基于卷积神经网络的图像识别.pdf

"基于卷积神经网络的图像识别" 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像识别领域。该论文基于卷积神经网络，提出了一种图像识别模型，以解决猫狗图像二分类问题。模型使用深度学习框架Keras，通过softmax函数作为输出层激活函数，并使用Dropout方法来缓解过拟合现象。实验结果表明，该模型能够达到90%的精度。 关键词：CNN、图像识别、猫狗识别 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是深度学习中主要的研究方法之一，它通过构建多层网络，自动学习并获取数据内部的隐藏信息，提取出更高维、更抽象的数据。卷积神经网络主要应用于图像识别领域，可以自动学习图像特征，从而实现图像识别。 二、基于卷积神经网络的图像识别模型 模型架构：该模型使用深度学习框架Keras，通过softmax函数作为输出层激活函数，并使用Dropout方法来缓解过拟合现象。 模型特点： * 使用卷积神经网络架构来实现图像识别 * 使用深度学习框架Keras来实现模型训练 * 使用softmax函数作为输出层激活函数 * 使用Dropout方法来缓解过拟合现象 实验结果：实验结果表明，该模型能够达到90%的精度。 三、国内外现状 国内外研究者们对卷积神经网络在图像识别领域的应用进行了深入研究。文献［1］中，邱靖等人提出了一种基于卷积神经网络的水稻病害识别模型，模型能够达到90%以上的识别准确率。在文献［2］中，凌语等人提出了一种基于VGG-19神经网络模型的乳腺肿瘤识别模型，该模型能够达到高准确率和泛化性能。在文献［3］中，邱津怡等人提出了一种基于CNN的多尺度葡萄图像识别方案，该模型能够达到99.92%的测试准确率。 四、结论 基于卷积神经网络的图像识别模型能够达到90%的精度，该模型具有很高的识别准确率和泛化性能。卷积神经网络在图像识别领域的应用前景广阔，具有很高的研究价值和实践价值。