近年来，学者Mirjalili提出的基于樽海鞘群智能算法（Salp Swarm Algorithm, SSA）为深度学习领域注入了新的活力。该算法的灵感源于对海底生物樽海鞘在觅食时形成链状群体协同移动的独特生态行为。樽海鞘，属于樽海鞘科，身体呈桶状，具有略带透明的外观。它们以浮游植物（如海草等）为食，通过吸水和排水的方式实现自身的运动。樽海鞘的体长一般在1-10厘米之间，可单独行动，也能以群体形式在水中活动。由于樽海鞘生活环境的复杂性，科学家们在实验室中对其进行研究面临一定的挑战。樽海鞘群体经常形成链状进行深海觅食，这一行为的确切机理尚不为人了解，但一些生物学家认为，这种群体协作的行为有助于提高樽海鞘的觅食效率。樽海鞘群智能算法（SSA）的提出为解决复杂问题提供了新的思路，其寻优过程模拟了樽海鞘群体链状运动的生态行为。在深度学习优化领域，该算法的应用潜力巨大，为解决实际问题提供了一种创新的智能优化手段。