基于迁移学习的卷积神经网络图像识别方法研究

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摘  要：卷积神经网络是图像分类领域效果卓越的深度学习算法，然而训练深度神经网络是一项繁琐且复杂的工作，不仅在结构设计上依赖开发人员丰富的经验，还容易产生过拟合现象。因此，该文提出一种基于模型迁移的图像识别方法，该方法能够在简化设计思路的同时极大地提升卷积神经网络的性能。此外还在三个小型图片集上进行了多次模型训练和对比分析。（剩余7403字）

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