西南大學(xué)優(yōu)秀畢業(yè)論文范文

論文題目：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法研究

摘要：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)成為了圖像處理領(lǐng)域的重要工具。在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)成為了目前最為有效和準(zhǔn)確的算法之一。本文基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，研究了一種圖像分類方法，該方法采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)作為模型，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文結(jié)果表明，該方法在圖像分類任務(wù)中取得了非常好的效果，并且具有較好的可擴(kuò)展性和可解釋性。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；圖像分類；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

一、引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理已經(jīng)成為了一項(xiàng)非常重要的任務(wù)。在圖像分類任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體分類成不同的類別。傳統(tǒng)的圖像處理方法往往需要使用大量的特征信息，才能夠完成圖像分類任務(wù)。

總結(jié)

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