基于深度学习的图像分类技术研究综述

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摘 要：随着信息技术的飞速发展，图像数据呈现出爆炸式增长。如何高效、准确地对海量图像进行自动分类，已成为计算机视觉领域的核心课题。传统的图像分类方法严重依赖手工设计的特征，其泛化能力和准确性存在瓶颈。近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习技术，凭借其强大的特征自动提取与端到端学习能力，在图像分类任务上取得了突破性进展，性能远超传统方法。（剩余4579字）

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