深度学习在图像识别中的应用：提升预测准确率

"这篇硕士研究生学位论文探讨了基于深度学习的图像识别算法，重点比较了不同深度学习方法的预测准确率，尤其是CRBM（受限玻尔兹曼机）在构建深度网络中的应用。论文指出，使用CRBM构建的深度网络比DBN（深度信念网络）具有更高的预测准确率，双层结构优于单层结构，但层数增加会增加训练时间。此外，还研究了单层CRBM时卷积核大小对预测准确率的影响，发现不同大小的卷积核会影响预测结果。论文结合深度学习和支持向量机（SVM）构建多层分类模型，通过实验验证了该方法在样本较少情况下的有效性，并讨论了模型参数如样本数、层数和节点数对正确率的影响。" 在深度学习领域，图像识别是一个核心任务，其准确性和速度直接影响到技术的实用性与安全性。深度网络因其多层结构，能够更有效地学习和表达复杂的图像特征，从而提高识别准确性。本论文详细介绍了深度学习的发展历程，比较了深度学习与浅层网络的优势，并概述了常用深度学习方法，如限制性玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)及其卷积形式(Convolutional RBM, CRBM)。 CRBM是一种无监督学习模型，常用于构建深度信念网络(DBN)的初始层。论文中的数据显示，CRBM构建的深度网络在预测准确率上超过DBN，特别是在双层结构中表现更优。然而，增加网络层数会导致训练时间的显著增长，这是深度学习中常见的权衡问题。 此外，论文还研究了单层CRBM中卷积核大小对预测准确率的影响。实验表明，卷积核大小的变化确实会影响预测性能，不同大小的卷积核可能导致预测准确率的波动。这提示我们在设计模型时需要考虑卷积核的选择，以优化模型性能。 论文的创新之处在于提出将深度学习（RBM）与支持向量机(SVM)相结合，构建一个多层分类模型。通过深度学习提取图像特征，然后利用SVM进行分类，这种方法在样本数量有限的情况下仍能保持较好的识别效果。实验结果证明，这种方法相比于单独使用SVM或DBN有其优势，并且通过调整模型的隐含层节点数和层数，可以进一步优化正确率。 这篇论文深入探讨了深度学习在图像识别中的应用，特别是CRBM的性能优化和与其他机器学习模型的结合，为深度学习在图像识别领域的实践提供了有价值的理论和实证支持。