工科硕士研究生研究计划书

标题：基于深度学习的图像分类研究
一、研究背景
随着计算机视觉领域的快速发展，图像分类技术在众多领域取得了广泛应用，如医学影像分析、目标检测等。传统的图像分类方法主要依赖于手工设计的特征提取方法，受限于图像质量、特征提取效率等缺点，导致分类效果不尽如人意。而深度学习作为一种自适应的机器学习方法，通过网络结构的优化，可以在复杂环境下取得较好的分类性能。
二、研究目标
本研究旨在探索基于深度学习的图像分类方法，通过构建卷积神经网络（CNN）模型，提高图像分类的准确性和鲁棒性。同时，分析不同参数对图像分类性能的影响，为实际应用提供参考依据。
三、研究方法

1. 数据集：采用公开数据集（MNIST、CIFAR-10/100）进行训练和评估。
2. 网络结构：采用深度学习的图像分类模型——卷积神经网络（CNN）。
3. 训练与优化：采用交叉熵损失函数，对模型参数进行调整，以提高分类性能。
4. 实验分析：分析不同参数（如层数、激活函数、学习率等）对图像分类性能的影响，以获取最佳实践。
四、研究内容

1. 数据预处理：对数据集进行清洗、归一化等处理，确保数据质量。
2. 网络架构设计：搭建CNN模型，包括卷积层、池化层、全连接层等部分。
3. 参数设置：设置网络参数，包括层数、激活函数、学习率等。
4. 模型训练与评估：使用交叉熵损失函数对模型进行训练，通过验证集评估模型性能。
5. 结果分析与比较：分析不同参数对图像分类性能的影响，以获取最佳实践。
五、预期成果

1. 提出一种基于深度学习的图像分类方法，提高图像分类的准确性和鲁棒性。
2. 分析不同参数对图像分类性能的影响，为实际应用提供参考依据。
3. 为计算机视觉领域提供一种有效的图像分类研究方法。