基于深度学习的图像分类的基本思想和基本流程是什么

深度学习的图像分类基本思想是利用神经网络对图像中的特征进行学习和提取，然后将提取出的特征与训练数据集中的标签进行匹配，从而实现对新图像的分类。基本流程包括数据预处理、选择合适的神经网络结构、网络训练、模型评估和使用等步骤。预处理包括图像的大小缩放、像素归一化等操作，神经网络结构的选择应根据任务需求和数据集情况进行选择，训练过程中需要进行反向传播和参数更新，模型评估主要包括准确率和损失函数等指标的评估，使用时将新的图像输入训练好的模型中进行预测。