基于深度学习的图像分类器设计与实现文献综述

图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，在人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等领域发挥着至关重要的作用。

传统的图像分类方法依赖于人工设计的特征提取器，其泛化能力和识别精度有限。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像分类领域带来了革命性的变化。

深度学习模型能够自动地从海量数据中学习图像的层次化特征表示，在各种图像分类任务中取得了突破性的成果。

本文献综述首先概述了图像分类问题和深度学习的基本概念，然后重点介绍了近年来基于深度学习的图像分类器的设计与实现方法，包括经典的卷积神经网络模型、改进的网络结构、以及针对不同应用场景的优化策略。

此外，本文还将探讨深度学习图像分类器面临的挑战和未来的发展方向。

关键词：图像分类；深度学习；卷积神经网络；特征提取；模型优化

图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，其目标是将给定的图像分配到预定义的类别之一。

图像分类在各个领域都有广泛的应用，例如人脸识别[1]、医学图像分析[2]、自动驾驶[3]等。

传统的图像分类方法通常依赖于手工设计的特征提取器，例如SIFT、HOG等，然后将提取到的特征输入到分类器中进行分类。