一种基于深度学习算法的图像识别优化方法

本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种基于深度学习算法的图像识别优化方法，包括步骤一：选择对图像识别优化的训练数据集，并对训练数据进行变换，使模型能够学习到更好的鲁棒特征；步骤二：对图像识别任务的模型进行构建；本发明利用多个步骤之间的配合作用，深度学习模型通常对大量标注数据有较强的依赖性，解决数据依赖性问题，意味着模型能够更有效地利用有限的数据进行学习和预测，提高了模型在不同数据集和场景下的适应性，且泛化能力是衡量深度学习模型性能的重要指标之一，提高模型的泛化能力，意味着模型能够更好地适应新的数据和场景，从而提高图像识别的准确性和鲁棒性，从而提升了图像识别技术在更广泛场景下的应用。