基于深度学习的图像识别算法优化研究

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摘要：深度学习图像识别算法在实际应用中面临计算资源消耗大、模型复杂度高、识别精度不稳定等挑战。针对这些问题，本文从特征提取、模型结构和训练方法三个方面对深度学习图像识别算法进行系统性改进。通过引入注意力机制增强特征表达能力，采用深度可分离卷积和模型剪枝等技术实现网络轻量化，结合FFT和Winograd算法加速卷积计算。（剩余3753字）

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