【摘 要】
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深度学习是基于人工神经网络的机器学习方法的一种。深度学习具有不同的架构，可应用于计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域。首先，我们研究了基于人工神经网络的深度学习模型。另一方面，神经网络是在输入和输出层之间具有多个层的深度神经网络。这些深度神经网络用于计算机视觉。深度学习具有很强的学习能力，可以从数据集中提取特征。在这些深度神经网络中，一个网络称为卷积神经网络。图像分类是机器学习中的一个重要问题
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深度学习是基于人工神经网络的机器学习方法的一种。深度学习具有不同的架构，可应用于计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域。首先，我们研究了基于人工神经网络的深度学习模型。另一方面，神经网络是在输入和输出层之间具有多个层的深度神经网络。这些深度神经网络用于计算机视觉。深度学习具有很强的学习能力，可以从数据集中提取特征。在这些深度神经网络中，一个网络称为卷积神经网络。图像分类是机器学习中的一个重要问题。近年来，深度网络尤其是深度卷积神经网络在这一领域掀起了一场革命。这些网络大大减少了在图像识别过程中对人类工程特征的需求。卷积神经网络是现代用于图像分类的深度学习体系结构的主干。随着Imagenet大规模分类任务的出现，深度学习领域出现了从Alexnet到NASnet体系结构的巨大变化。这些体系结构在深度、梯度流和优化技术方面都比现有的体系结构有所改进。随着高性能计算机和图形处理单元、张量处理单元等计算设备的并行发展，卷积神经网络在图像分类、分割、目标检测等方面受到了研究者的广泛关注。而且，已经引起了机器学习领域研究者的关注。在我们的研究中，我们使用预训练的架构进行图像分类，因为它们的性能会有所提高。我们使用不同的数据集来训练模型。我们的模型提供了可接受的性能收益。我们解决了不同架构的图像分类问题，并比较了它们的性能。这项工作的新颖之处在于研究给定数据集的方法。我们使用领域自适应和自定义神经网络方法来突出这些数据集的基本特征，以及与这些体系结构相关的不同参数(激活、权重、正则化、神经模拟等)。在我们的工作中，我们使用食品，水果和CINIC-10图像数据集分类预先训练的模型和一般卷积神经网络。所得到的结果有效地证明了CNN的局部表示能力。我们实现了96.63%的测试集精度和96.42%的训练集精度，证明了CNN对这类问题的有效性。所获得的CINIC-10图像数据集检测准确率为99.00%，训练集准确率为99.01%，所获得的食品图像CNNInception-v3检测准确率为99.07%，训练集准确率为99.41%。
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