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深度神经网络图形化结构设计及DARTS优化方法的深度剖析与创新实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，人工智能技术蓬勃发展，深度神经网络作为其核心技术之一，正深刻改变着各个领域的发展格局。深度神经网络，凭借其强大的特征学习能力和复杂模式处理能力，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、医疗影像分析、金融等众多领域取得了显著的成果。
在计算机视觉领域，深度神经网络被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割和人脸识别等任务。例如，在安防监控中，通过深度神经网络可以对监控视频中的人物、车辆等目标进行实时检测和识别，为安全防范提供有力支持；在智能交通系统中，能够实现对交通标志、车辆行为的
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