在深度学习算法的框架下，基于计算机强大的算力，能够很好地解决数据量不足、复杂模型难以训练、海量数据分析等问题。 近年来，随着人工智能的快速发展，深度学习算法在医疗健康、金融、工业制造等领域得到了广泛的应用。然而，由于深度学习模型较为 复杂，其训练难度远超于传统机器学习算法。为提升深度学习模型的训练效率，在深度学习模型优化方面提出了一些方法。同时，随着数 据量的增长和深度学习技术的发展，深度学习模型也面临着数据隐私与安全、模型泛化能力与鲁棒性、数据隐私与安全等方面的挑战。本 文介绍了计算机在深度学习中的作用，以及如何对深度学习模型进行优化。