基于Caffe深度学习框架的卷积神经网络性能与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，深度学习作为机器学习领域中备受瞩目的分支，近年来取得了惊人的进展，并在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机能够自动从大量的数据中学习到复杂的模式和特征表示，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务，极大地推动了人工智能技术的发展和应用。

在计算机视觉领域，深度学习已经成为主流的技术手段，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割、图像生成等任务中。例如，在人脸识别系统中，深度学习模型能够准确地识别出不同人的面部特征，实现门禁系统、安防监