一种基于卷积神经网络的图像分类方法

利用卷积神经网络是深度学习的一种高效识别模型的思想,将卷积神经网络应用于图像分类中,避免对图像进行复杂的预处理的同时也提高了图像分类的准确度。在分析卷积神经网络结构、原理及特点的基础上,提出了一种改进的卷积神经网络模型,设计了基于该模型的图像分类算法,并在大数据库CIFAR-10下进行实验验证,表明图像分类的准确度高,总结了网络模型对图像分类结果的影响因素。