李群网络元学习算法：原理、应用与优化研究.docx

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2025-02-21 发布于上海
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李群网络元学习算法：原理、应用与优化研究.docx

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一、引言

1.1研究背景与意义

机器学习作为人工智能领域的核心技术，近年来在众多领域取得了显著的进展和广泛的应用，从图像识别、自然语言处理到医疗诊断、金融风险预测等，极大地推动了各行业的智能化发展。然而，随着应用场景的日益复杂和多样化，机器学习也面临着诸多严峻的挑战。

数据方面，数据质量不佳的问题突出。常见的数据质量问题包括缺失值、异常值、噪声等。这些问题会导致模型训练不稳定、泛化性能下降。在医疗数据中，可能由于患者信息记录不完整导致数据存在缺失值，这会干扰疾病诊断模型的准确性；而在图像识别中，图像中的噪声可能使模型对图像特征的提取产生偏差。同时，数据的多样性和复杂性不断增加，现实世界中的