基于高等数学的深度学习算法优化

戈梦婷

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.063

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (12) : 194 -196. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.12.063

基于高等数学的深度学习算法优化

戈梦婷

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摘要

针对目前深度学习(DL)模型训练过程中收敛速度慢、泛化能力差、容易陷入局部最优解等问题，本文以高等数学核心理论为基础，系统分析微积分、线性代数、概率论和数理统计在深度学习算法优化中的底层逻辑，梳理梯度下降法及其改进算法、自适应学习率算法、正则化技术等主流优化方法的数学原理。构建标准化实验框架，选取经典数据集开展多组优化算法对比实验，以收敛速度、模型准确率、损失值波动为主要评价指标，定量评估各种算法的性能差别。结果表明：采用高等数学理论优化得到的自适应学习率算法，叠加正则化约束，可有效加快模型的收敛速度，降低局部最优解出现的概率，提高模型的泛化能力，为深度学习算法的数学化优化以及工程应用提供实践思路和参考。