【毕业方案】
基本信息
姓名：张三 学号：20220001 专业：计算机科学与技术 毕业时间：2022年6月30日 毕业论文题目：基于深度学习的图像分类研究摘要
本文主要研究了图像分类领域中的深度学习算法，通过分析各类图像数据集，探讨了不同深度学习参数对分类准确率的影响，并针对我国公开数据集（CCTV-PHOTO）进行了性能测试。实验结果表明，本文提出的深度学习图像分类模型在大部分数据集上取得了较好的分类效果，为图像分类领域的研究提供了新的思路。
目录
1.引言
2. 相关工作
3. 实验与分析
4. 结论与展望
5. 参考文献
1.引言 随着计算机技术的不断发展，计算机视觉领域也取得了巨大的进步。图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，通过对图像进行分类，可以实现图像识别、人脸识别等功能。本文主要研究了基于深度学习的图像分类算法，并针对我国公开数据集
（CCTV-PHOTO）进行了性能测试。
2. 相关工作 在图像分类领域，有许多经典的算法，如SVM、KNN、深度学习等。其中，深度学习算法在图像分类领域取得了显著的成果。深度学习算法具有强大的学习能力，能够自动学习到图像特征，从而提高分类的准确性。目前，有许多基于深度学习的图像分类算法，如卷积神经网络
（CNN）、循环神经网络
（RNN）等。
3. 实验与分析 本文选取了多个深度学习图像分类数据集进行实验，包括CCTV-PHOTO、MNIST、CIFAR-PHOTO等。首先，对数据集进行了清洗，确保数据的正确性和一致性。然后，对不同参数进行设置，如学习率、激活函数、损失函数等，并分别对数据集进行了训练和测试。最后，对实验结果进行了分析，讨论了参数对分类准确率的影响。
4. 结论与展望 本文对基于深度学习的图像分类算法进行了研究，主要探讨了不同参数对分类准确率的影响。实验结果表明，在大部分数据集上，本文提出的深度学习图像分类模型都取得了较好的分类效果。同时，针对我国公开数据集
（CCTV-PHOTO），本文还进行了性能测试，结果表明该模型在满足精度要求的同时，具有较高的运行效率。
5. 参考文献 [1] 张三, 李四. 基于深度学习的图像分类研究[J]. 计算机科学与技术, 2022, 35
(2): 12-20. [2] 王五, 赵六. 图像分类算法研究综述[J]. 计算机视觉与安全, 2021, 9
(4): 25-35. [3] 刘七, 张八. 卷积神经网络在图像分类中的应用[J]. 计算机科学与技术, 2020, 32
(8): 42-50.
