深度神经网络 (dnn) 在医疗保健领域具有变革性的应用，从诊断到个性化治疗计划。他们擅长医学成像，以高精度检测癌症，心脏病和糖尿病性视网膜病变等疾病。
例如，cnn用于分析x射线和MRI扫描，而rnn处理用于患者监测的时间序列数据。Dnn还通过化学数据中的模式识别来识别潜在的化合物，从而为药物发现提供动力。
通过实现更快，更准确的诊断，dnn可以改善患者的治疗效果并降低医疗成本，使其成为现代医学中的宝贵工具。
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学习率是深度学习模型 (如神经网络) 训练过程中的关键超参数。它确定更新模型权重时在优化过程中执行的步骤的大小。其核心是，学习率控制每次更新模型权重时，根据估计的误差来改变模型的程度。
高学习率会导致模型过快收敛到次优解。发生这种情况是因
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