ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对深度学习图像识别算法在模型复杂度高、计算资源消耗大且识别准确率有待进一步提升等方面的局限性，本研究提出了一种优化的深度学习的图像识别算法，旨在为图像识别算法的性能提升提供新路径。 研究涵盖了网络结构、训练策略和损失函数的优化，包括深度可分离卷积、注意力机制、小批量梯度下降法、标签平滑正则化以及焦点损失函数的应用。 在 ＣＩＦＡＲ－ １０ 和ＩｍａｇｅＮｅｔ 数据集上的实验结果表明：优化后的算法在识别性能、训练速度和模型规模方面均优于传统算法，为图像识别领域的发展提供了新的思路和方法。
