深度学习与卷积神经网络在图像分类中的应用与比较

"该文档是关于人工智能领域中基于卷积神经网络(CNN)的图像分类算法的研究。作者探讨了CNN在图像识别中的应用，并设计了两种集成学习方法——Bagging集成卷积神经网络和快照集成卷积神经网络，以及一个基于SVM分类器的Maxout卷积神经网络。实验结果显示，不同集成方法在基分类器准确率不同的情况下有不同的优势。此外，该研究还提出了应用于细粒度图像分类任务（如花卉识别）的策略，包括构建32Flowers花卉识别数据库，采用批量再标准化(BRN)技术和融合损失函数，以提高模型性能。实验表明，融合损失函数和BRN能有效提升模型的泛化能力，快照集成卷积神经网络在花卉识别中的准确率最高，达到89.1%。关键词涵盖了卷积神经网络、稀疏性、复杂度和集成学习。" 本文详细阐述了深度学习，特别是卷积神经网络在计算机视觉(CV)领域的应用，尤其是在图像分类任务中的重要作用。特征提取是提高分类精度的关键，因此深度学习在此领域受到了广泛的关注。作者设计了两种集成学习策略来增强CNN的性能：Bagging集成和快照集成。Bagging集成在基分类器准确率较高时表现更优，而快照集成则在基分类器准确率较低时展现更好的效果。 为了验证这些方法的有效性，研究者创建了一个专门针对细粒度图像分类的32Flowers花卉识别数据库。考虑到花卉识别的挑战性，他们引入了批量再标准化技术来减轻模型的过拟合问题，并提出了一种融合损失函数，以期在多个损失函数之间取得平衡，提高分类的准确性。实验结果显示，融合损失函数相比于传统的交叉熵损失和合页损失，能够带来一定的性能提升。同时，BRN技术确实有助于减少过拟合，确保模型对新样本有更好的泛化能力。 最后，快照集成卷积神经网络在所有测试中表现最佳，达到了89.1%的分类准确率，证明了该方法在实际应用中的潜力。这一研究为卷积神经网络在图像分类，尤其是细粒度分类任务中的优化提供了新的思路和方法。