现有5000张未经标注的垃圾图片，需要利用深度学习技术训练网络模型，实现对后期新数据的分类。如果你是该项目的负责人，谈谈你是如何构思的。

作为该项目的负责人，我会考虑以下几个方面：

1. 数据预处理：对于未经标注的垃圾图片，首先需要进行数据预处理，包括图片大小的调整、归一化、降噪等操作，以提高训练效果。

2. 模型选择：考虑到该项目需要处理的是一张图片的分类问题，我会选择一些经典的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG、Inception等，也可以根据实际情况对模型进行调整和改进。

3. 数据增强：由于数据集较小，容易出现过拟合的问题，为了提高模型的泛化性能，我会采用数据增强技术，如随机裁剪、旋转、翻转等方法增加训练数据量。

4. 模型训练：在确定好模型之后，就可以进行模型的训练。我会采用迭代的方式进行训练，同时还可以使用一些优化算法，如随机梯度下降、Adam等，以提高训练效率和准确率。

5. 模型评估：训练完成后，需要对模型进行评估，可以使用一些常见的评估指标，如准确率、精确率、召回率等。如果模型效果不佳，还可以根据反馈进行调整和优化。

总之，一个成功的深度学习项目需要综合考虑数据预处理、模型选择、数据增强、模型训练和模型评估等多个方面。