【论文摘要格式】基于深度学习的图像分类方法研究
随着人工智能技术的发展，图像分类成为计算机视觉领域的热点研究方向。本文旨在探讨基于深度学习的图像分类方法，并比较不同模型在公开数据集上的表现。研究采用卷积神经网络（CNN）作为基础模型，通过调整网络结构和优化算法，提升分类准确率。实验结果显示，改进后的模型在CIFAR-10数据集上取得了92.5%的准确率，优于传统方法。本研究为图像识别领域提供了新的思路，未来将进一步探索模型在实际场景中的应用。
关键词：深度学习；图像分类；卷积神经网络；模型优化；CIFAR-10
四、总结
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