计算机应用

作者：季长清, 高志勇, 秦静, 汪祖民

单位：1.大连大学 物理科学与技术学院，辽宁 大连 116622；2.大连大学 信息工程学院，辽宁 大连 116622；3.大连大学 软件工程学院，辽宁 大连 116622

关键词：深度学习,卷积神经网络,图像分类,特征提取,过拟合

基金：国家自然科学基金资助项目(62002038)

卷积神经网络（CNN）是目前基于深度学习的计算机视觉领域中重要的研究方向之一。它在图像分类和分割、目标检测等的应用中表现出色，其强大的特征学习与特征表达能力越来越受到研究者的推崇。然而，CNN仍存在特征提取不完整、样本训练过拟合等问题。针对这些问题，介绍了CNN的发展、CNN经典的网络模型及其组件，并提供了解决上述问题的方法。通过对CNN模型在图像分类中研究现状的综述，为CNN的进一步发展及研究方向提供了建议。

来源：2022年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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