深度学习图像分类方法综述 🧠🖼️

深度学习已成为图像分类领域的核心技术，其方法演进可分为以下阶段：

1. 卷积神经网络（CNN）

   • 通过卷积层自动提取局部特征
   • 代表性模型：AlexNet、VGG、ResNet
   

2. 迁移学习（Transfer Learning）

   • 利用预训练模型（如ImageNet）的权重
   • 通过微调（Fine-tuning）适配新任务
   

3. 数据增强技术

   • 包括旋转、翻转、裁剪、颜色变换等
   • 提升模型泛化能力的关键手段
   

4. 模型优化方法

   • 损失函数设计（如交叉熵、Focal Loss）
   • 正则化技术（Dropout、Batch Normalization）
   • 分布式训练与混合精度计算
   

应用案例 🌍

• 医疗影像诊断：通过CNN识别X光片中的异常
• 自动驾驶：使用实时图像分类进行道路标志识别
• 工业质检：检测产品表面缺陷的深度学习系统

如需了解深度学习在图像分类领域的最新进展，可访问深度学习技术演进专题。