基于深度学习的图像识别与分类算法优化的研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：本文针对图像识别与分类领域中基于深度学习的算法优化进行了研究。通过综合利用深度学习理论、卷积神经网络（CNN）、迁移学习和优化算法等相关技术，提出了一系列图像识别与分类算法的优化策略，其中包括数据增强与优化、网络结构改进、损失函数优化以及训练策略优化等方面的探索与实践。通过实验设计与结果分析，验证了所提出的优化策略在提高图像识别与分类性能方面的有效性和可行性，为深度学习在图像处理领域的进一步应用提供了有益的参考和指导。（剩余3981字）

试读结束

目录
monitor