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本文深入研究了基于深度学习的图像识别技术，重点探讨卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用与优化策略。研究涵盖了主流深度学习框架的对比分析、模型结构优化方法、训练策略改进以及在实际应用中的性能评估。

研究表明，通过采用残差连接、注意力机制和模型蒸馏等技术，可以显著提升图像识别模型的准确率和泛化能力。本研究为计算机视觉领域的研究者和工程师提供了有价值的参考和实践指导。

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