基于人工智能的深度学习算法在图像识别中的应用与优化

摘要

针对当前图像识别中存在的识别精度不足、对复杂场景适应性差、模型训练依赖大量标注数据等问题，本文提出了一种基于人工智能的深度学习优化策略，重点围绕数据预处理与增强、网络结构改进、训练过程调优以及模型评估机制等方面开展技术研究。通过引入卷积神经网络(CNN)、残差网络等经典深度学习架构，并结合迁移学习和正则化方法，提高模型的泛化能力和鲁棒性。在实验部分，本文在公开图像数据集上进行了训练与验证，结果表明：优化后的模型在准确率、收敛速度和鲁棒性等指标上均优于传统方法，有效提升了图像识别的整体性能，以期为深度学习在实际图像识别场景中的应用提供参考。

关键词

图像识别 / 深度学习 / 卷积神经网络 / 模型优化 / 数据增强