你给我推荐一个简单的改进方法，要求是近些年的，阐述原理，并且给我写一个示例代码，要求应用比较生活化

深度学习在近些年来得到了广泛的应用，其中一个比较简单的改进方法是使用卷积神经网络（CNN）来提高图像分类的准确性。

原理：卷积神经网络是一种可以自动提取图像特征的深度学习算法。它可以通过卷积层、池化层和全连接层等结构对输入的图像进行处理，从而得到更加准确的分类结果。

示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# 加载 CIFAR10 数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

# 对数据进行归一化处理
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# 定义卷积神经网络模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

# 输出测试结果
print('Test accuracy:', test_acc)

上述代码使用了 TensorFlow 框架，使用 CIFAR10 数据集进行训练和测试。卷积神经网络模型包含了卷积层、池化层和全连接层等结构，可以自动提取图像特征，从而得到更加准确的分类结果。