计算机毕业论文题目：基于深度学习的图像识别技术研究

随着人工智能技术的飞速发展，图像识别作为其重要分支之一，已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术，通过构建卷积神经网络模型，对不同类型的图像进行特征提取与分类。研究过程中，首先对现有的主流深度学习框架进行了系统性分析，选定了适合本课题需求的TensorFlow平台。随后，利用CIFAR-10数据集对模型进行了训练，并通过调整超参数优化了模型性能。实验结果显示，该模型在测试集上的准确率达到92%，证明了所提方法的有效性。此外，还针对模型存在的过拟合问题提出了相应的解决方案，如引入Dropout层及正则化技术等。本研究不仅为图像识别领域的进一步探索奠定了基础，也为相关行业的智能化升级提供了技术支持。未来工作将聚焦于如何提升模型的实时性和泛化能力，以满足实际应用场景的需求。