【摘 要】
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卷积神经网络是图像分类领域效果卓越的深度学习算法，然而训练深度神经网络是一项繁琐且复杂的工作，不仅在结构设计上依赖开发人员丰富的经验，还容易产生过拟合现象。因此，该文提出一种基于模型迁移的图像识别方法，该方法能够在简化设计思路的同时极大地提升卷积神经网络的性能。此外还在三个小型图片集上进行了多次模型训练和对比分析。研究结果表明，经过迁移学习优化的卷积神经网络的测试集准确率均得到显著提升。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（11702168）；
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卷积神经网络是图像分类领域效果卓越的深度学习算法，然而训练深度神经网络是一项繁琐且复杂的工作，不仅在结构设计上依赖开发人员丰富的经验，还容易产生过拟合现象。因此，该文提出一种基于模型迁移的图像识别方法，该方法能够在简化设计思路的同时极大地提升卷积神经网络的性能。此外还在三个小型图片集上进行了多次模型训练和对比分析。研究结果表明，经过迁移学习优化的卷积神经网络的测试集准确率均得到显著提升。
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