【摘 要】
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随着深度学习的发展，越来越多基于深度学习的应用被推出，深度学习在目标检测，物体识别，语音语义识别等领域都取得了飞跃发展。其中，由于卷积神经网络在图像分类中的广泛应用，现如今
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61262006,61540050);贵州省重大应用基础研究项目(编号:黔科合JZ字[2014]2001);贵州省科技厅联合基金(编号:黔科合LH字[2014]7636号);贵州大学引进人才科研项目(编号:201114)资助
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随着深度学习的发展，越来越多基于深度学习的应用被推出，深度学习在目标检测，物体识别，语音语义识别等领域都取得了飞跃发展。其中，由于卷积神经网络在图像分类中的广泛应用，现如今的图像识别与传统的图像识别方法已经有了明显的区别。论文使用卷积神经网络对工件缺陷进行检测，针对深度学习在实际应用中出现的小数据集过拟合问题，提出了一种可迭代的深度学习方法来提高识别率并且降低数据的过拟合。
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