基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別與分類算法優(yōu)化的研究

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