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深度学习在图像识别中的进展与挑战

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摘要摘要：深度学习技术的引入极大地推动了图像识别领域的发展，本文综述了其在图像识别中的应用、面临的挑战以及提升性能的策略。尽管深度学习模型在标准数据集上表现出色，但在泛化能力、数据依赖、计算资源消耗和可解释性方面仍存在挑战。为应对这些问题，研究者们采取了优化网络结构、引入注意力机制、数据增强、模型压缩等策略，并在医学图像识别和自动驾驶等领域取得了实际应用成果。展望未来，随着技术的不断进步，深度学习在图像识别中的应用将更加广泛，为人工智能领域带来更多创新和突破。

DOI zdl11lqv24/8398440

作者赵志成

机构地区身份证号码：220381198411175051

出处《中国科技信息》 2024年4期

关键词深度学习，图像识别，技术进展，挑战，解决方案

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年06月26日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技信息

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