深度学习算法研究及其在图像分类上的应用

资 源 简 介

深度学习算法研究及其在图像分类上的应用

详 情 说 明

深度学习通过模拟人脑神经网络结构，在图像分类领域展现出强大的特征学习和模式识别能力。卷积神经网络(CNN)作为核心架构，通过局部感知、权重共享和池化操作逐层提取图像特征，相比传统算法能自动学习从边缘纹理到高级语义的层次化表示。

典型应用场景中，ResNet通过残差连接解决深层网络梯度消失问题，Vision Transformer则突破性地将自注意力机制引入视觉领域。算法优化的关键点包括：数据增强缓解过拟合、迁移学习利用预训练模型、以及混合精度训练加速计算。当前技术挑战在于模型轻量化部署和小样本学习，未来趋势将向多模态融合与可解释性方向发展。