基于深度學習的圖像識別與分類算法優(yōu)化的研究

打開文本圖片集

摘要：本文針對圖像識別與分類領(lǐng)域中基于深度學習的算法優(yōu)化進行了研究。通過綜合利用深度學習理論、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遷移學習和優(yōu)化算法等相關(guān)技術(shù)，提出了一系列圖像識別與分類算法的優(yōu)化策略，其中包括數(shù)據(jù)增強與優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進、損失函數(shù)優(yōu)化以及訓練策略優(yōu)化等方面的探索與實踐。通過實驗設(shè)計與結(jié)果分析，驗證了所提出的優(yōu)化策略在提高圖像識別與分類性能方面的有效性和可行性，為深度學習在圖像處理領(lǐng)域的進一步應用提供了有益的參考和指導。（剩余3981字）