基于深度學(xué)習的圖像識別算法優(yōu)化研究

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摘要：深度學(xué)習圖像識別算法在實際應(yīng)用中面臨計算資源消耗大、模型復(fù)雜度高、識別精度不穩(wěn)定等挑戰(zhàn)。針對這些問題，本文從特征提取、模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法三個方面對深度學(xué)習圖像識別算法進行系統(tǒng)性改進。通過引入注意力機制增強特征表達能力，采用深度可分離卷積和模型剪枝等技術(shù)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輕量化，結(jié)合FFT和Winograd算法加速卷積計算。（剩余3753字）