改进卷积神经网络提升服装分类与推荐精度：实证研究

本文研究着重探讨了在日益繁荣的网络购物环境中，如何利用改进的卷积神经网络技术在服装分类与推荐系统中实现高效精准的服务。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）作为深度学习的重要组成部分，其强大的特征提取和模型构建能力在图像处理领域取得了显著进步。原始的GoogleNet被改进，引入了批量归一化（Batch Normalization）来稳定网络训练，优化了卷积层结构以增强模型的性能，并增加了冗余分类器以提升分类精度和速度。 文章的核心方法是首先对服装搭配库的训练集进行图片增广，通过旋转、裁剪、缩放等操作扩大数据集，使得模型能够适应更多变的图片场景，从而提高分类的准确性和鲁棒性。接着，使用改进的CNN对增广后的数据进行细致的服装类别、风格和功能识别，获取图片的深入特征信息。这些信息对于后续的个性化推荐至关重要。 感知哈希算法在此过程中发挥关键作用，它能快速找出服装库中相似单品的匹配组合，结合精细分类得到的性别、风格和功能信息，进行有效的搭配推荐。这种结合深度学习与图像处理的技术，有助于提供用户友好的购物体验，帮助商家提高销售额，同时推动了服装行业的数字化转型。 研究者杨天祺和黄双喜来自清华大学自动化系，他们分别在大数据系统与算法和服务计算等领域有着扎实的学术背景，他们的合作将理论研究与实际应用紧密结合，对服装分类与推荐的现实问题提供了创新的解决方案。本文的研究成果不仅具有理论价值，也对实际商业应用具有重要意义，预示着未来在电商领域中智能推荐技术的进一步发展。