基于深度学习的图像识别软件算法优化与实现
兰继世 （ 众安在线财产保险股份有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0706-17Abstract
基于深度学习，图像识别软件算法经优化实现高效识别。本文涵盖神经网络基础、图像识别技术演进， 重点讨论数据增强、模型优化、超参数调整、迁移学习及新网络结构设计等策略。实施步骤涉及数据集预处理、模型 构建训练与性能评估。实验结果展示了算法在提升识别精度与效率上的显著成效，并提出进一步改进方向，为图像识 别软件的开发与应用提供理论支撑与实践参考。
Keywords
深度学习；图像识别软件；算法优化；实现Full Text
PDFReferences
[1]周涛,李娜.基于深度学习的图像识别算法研究[J].
计算机研究与发展,2022,(05):56-57.
[2]陈晨,张强.深度学习在图像识别中的应用与优化
[J].电子学报,2023,(12):123-134.
[3]刘洋,赵敏.卷积神经网络在图像识别中的性能优化
研究[J].软件学报,2021,(07):89-90.
[4]邹乐涛,李德鸿.基于深度学习的图像识别算法优化
[J].家庭影院技术2024,(16):135-136.
计算机研究与发展,2022,(05):56-57.
[2]陈晨,张强.深度学习在图像识别中的应用与优化
[J].电子学报,2023,(12):123-134.
[3]刘洋,赵敏.卷积神经网络在图像识别中的性能优化
研究[J].软件学报,2021,(07):89-90.
[4]邹乐涛,李德鸿.基于深度学习的图像识别算法优化
[J].家庭影院技术2024,(16):135-136.
Copyright © 2025 兰继世
Publishing time:2025-06-30
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Email
Location