摘 要
随着人工智能技术的快速发展，图像识别已成为计算机视觉领域的核心研究方向之一，然而现有算法在复杂场景下的识别精度和效率仍面临诸多挑战为此，本文提出一种基于深度学习的图像识别优化算法，旨在通过改进神经网络结构和训练策略提升模型性能具体而言，该算法引入了注意力机制以增强关键特征的提取能力，并结合自适应学习率调整方法加速收敛过程此外，为解决数据集不平衡问题，设计了一种动态加权损失函数实验结果表明，所提算法在多个公开数据集上均取得了显著优于传统方法的识别准确率，特别是在小样本和噪声干扰条件下表现出更强的鲁棒性本研究的主要贡献在于提出了融合多尺度特征与注意力机制的新型网络架构，同时为实际应用中的数据分布不均问题提供了有效解决方案，为后续相关研究奠定了理论基础
关键词：图像识别；深度学习；注意力机制；动态加权损失函数；小样本鲁棒性
目 录
一、绪论 1
（一）研究背景与意义 1
（二）国内外研究现状分析 1
二、深度学习图像识别基础理论 2
（一）深度学习模型概述 2
（二）图像识别关键技术解析 2
（三）优化算法的理论框架 3
三、基于深度学习的优化算法设计 4
（一）优化目标与约束条件 4
（二）核心算法的设计思路 4
（三）算法性能评估指标 5
四、实验验证与结果分析 6
（一）数据集选择与预处理 6
（二）实验环境与参数设置 6
（三）结果对比与性能改进分析 7
结论 8
参考文献 9
致 谢 11
