深度学习图像识别大作业

深度学习在图像识别领域有着广泛的应用，大作业通常涉及理论知识和实践操作两部分。这里是一个概述：

1. **理论部分**：
- **卷积神经网络（CNN）**：CNN是深度学习在图像识别的核心，理解卷积层、池化层、激活函数（如ReLU、Sigmoid）的工作原理。
- **损失函数**：比如交叉熵损失，用于衡量模型预测和真实标签之间的差异。
- **优化器**：如Adam、SGD等，了解它们如何调整模型参数以最小化损失。
- **深度学习框架**：如TensorFlow、PyTorch的选择和使用，构建和训练模型。

2. **实践操作**：
- **数据预处理**：包括图像增强、归一化、划分训练集/验证集/测试集等步骤。
- **模型构建**：从头开始构建CNN模型，或者使用预训练的模型（如VGG、ResNet）进行迁移学习。
- **模型训练**：使用标注数据训练模型，并监控验证集性能防止过拟合。
- **评估与调优**：评估指标如精度、召回率、F1分数等，根据结果调整网络结构或超参数。
- **模型部署**：将训练好的模型部署到实际应用中，可能涉及到模型压缩和推理速度优化。