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改进的和声搜索算法及其在深度学习模型优化中的应用
一、引言
随着人工智能的快速发展，深度学习模型在各个领域得到了广泛的应用。然而，深度学习模型的训练过程往往涉及大量的计算资源和时间成本。为了优化这一过程，各种优化算法应运而生。其中，和声搜索算法（HarmonySearchAlgorithm，HSA）以其灵活性和有效性受到了研究者的关注。本文旨在介绍一种改进的和声搜索算法，并探讨其在深度学习模型优化中的应用。
二、和声搜索算法概述
和声搜索算法是一种启发式搜索算法，其灵感来源于音乐中的和声概念。该算法通过模拟音乐创作过程中的和声生成过程，在搜索空间中寻找最优解。其基本思想是在当前解的基础上，
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