深度学习在现实世界：处理不可微损失函数

这篇文章可能探讨了在深度学习模型中使用不可微损失函数时面临的挑战和解决方案。这对于研究人员和从业者来说至关重要，因为不可微损失在各种现实世界场景中很常见。

• •解决了在标准梯度优化失败的深度学习应用中的挑战。
• •讨论了处理不可微损失的方法，例如强化学习或导数逼近。
• •为在现实世界中构建深度学习解决方案的从业者提供了实用的见解。