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基于VGG卷积神经网络的图像分类研究

摘要：

随着电子设备的大量普及以及人们对人工智能领域的不断重视与研究，图像分类作为计算机视觉技术的一大应用也得到了相应的研究。而卷积神经网络作为深度学习的代表算法之一，在其上各种图像分类算法层出不穷。本文针对VGG卷积神经网络的层次结构与特点进行了分析与实验，得出了VGG模型卷积层层数与其准确度的关系，发现了梯度消失的现象，并基于此提出了使用批归一化和残差模块的优化方案，实验结果表明图像分类的准确度得到了明显的提升。

关键词：卷积神经网络VGG卷积神经网络深度学习

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