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实践应用｜PRACTICALAPPLICATION

DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2025.07.064

基于深度学习的图像识别算法优化与应用研究＊

戚振兴

（北海职业学院，广西北海536000）

摘要：全面探讨了深度学习在图像识别领域的优化策略及其应用研究。概述了图像识别技术的发展现状与核心原理，深

入分析了网络结构、特征提取、模型训练等算法优化的关键环节。探讨了隐私保护与安全增强技术在图像识别中的应用，

并针对医疗影像诊断、自动驾驶等领域，给出了相应的算法改造与应用评估。研究旨在推动图像识别技术持续创新，为人

工智能技术广泛应用提供理论支撑与实践指导。

关键词：深度学习；图像识别；算法优化；创新应用

中图分类号：TP391.41文献标志码：A文章编号：2095-6835（2025）07-0229-04

随着科技的飞速发展，深度学习作为一种强大的更加可靠、普及。

人工智能技术，已被广泛应用于图像识别领域。从日1.2核心技术原理

常生活到工业生产，图像识别技术无处不在，大幅提升深度学习图像识别技术以卷积神经网络为核心，

了人们的生活质量和工作效率。然而，面对日益复杂网络结构通常由卷积层、池化层和全连接层构成。卷

的应用场景和不断提高的识别需求，图像识别技术仍积层凭借卷积核在图像上滑动进行卷积操作，自动提

面临诸多挑战。本文旨在探讨深度学习在图像识别领取图像的局部特征，如边缘、纹理等，且随着网络深度

域的算法优化及其应用，为人工智能技术的进一步发的增加，能够学到更高级的语义特征。池化层通常位

展提供新的视角和方法。通过梳理现有技术、创新实于卷积层之后，利用下采样操作降低特征图的维度，减

践与实证研究，挖掘图像识别技术的潜力与前景，为相少计算量和参数数量，同时保留重要的特征信息，常用

关领域的研究和实践提供参考。的池化方式有最大池化和平均池化。全连接层则将前

面各层提取到的特征进行整合，将特征映射到最终的

1深度学习图像识别技术概述

输出类别，实现图像的分类任务。在网络训练过程中，

1.1发展历程与现状通过前向传播计算输出结果与真实标签之间的损失函

2012年，AlexNet模型在ImageNet竞赛中惊艳亮数，再利用反向传播算法根据损失函数的梯度信息，不

相，深度学习图像识别技术自此强势崛起，一路迅猛发断优化网络权重、调整网络参数，让模型更有效地学习

展。在短短数年间，卷积神经网络（CNN）不断深入研图像特征表示与提高模式识别能力。

究和创新，ResNet、DenseNet等模型相继问世，极大地

2基于深度学习的图像识别算法优化策略

提高了识别精度。注意力机制的引入，为图像识别领

域注入了新的活力。此外，生成对抗网络（GANs）等新2.1网络结构优化

型算法的出现，进一步优化了模型性能，大幅减轻了对在图像识别领域，VGG、ResNet等深度学习网络结

人工特征工程的依赖。如今，深度学习图像识别技术构虽已获得出色性能，但在应对复杂场景和细粒度识

在学术界和工业界均取得了丰硕的成果。在图像分别时仍显不足。针对网络深度、宽度和模块设计对性

类、目标检测、语义分割等任务上，各项任务的准确率能的影响，提出以下优化策略：把