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深度学习在图像识别中的应用

引言

在现代工业生产中，质量控制是一个至关重要的环节。传统的质量控制方法主要依赖人工检测，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。随着人工智能技术的发展，特别是深度学习的兴起，图像识别与分类技术在质量控制领域得到了广泛应用。深度学习模型能够自动学习图像特征，从而实现高效、准确的图像识别与分类。本节将详细介绍深度学习在图像识别中的应用，包括基本原理、常用模型、数据预处理方法以及实际案例。

深度学习的基本原理

1.1神经网络概述

神经网络是深度学习的基础，它模仿人脑的结构和功能，通过多层神经元的连接来学习复杂的模式和特征。神经网络的