深度学习技术是机器学习的一个重要分支,其在图像与视频分析、语音处理和自然语言处理方面已经获得了重大成就。在图像识别领域获得了广泛应用的卷积神经网络是本文研究的重点。为了提高图像分类识别的准确率,本文将对深度卷积神经网络进行研究。首先,改进了深度卷积神经网络的激活函数,其次在增强网络泛化能力、防止过拟合等方面进行优化。最后,将卷积神经网络模型和支持向量机相互结合,构建基于卷积神经网络和支持向量机的图像分类模型。最终,模型有效地实现了分类效果的提升。本文在,/位/(系统中,使用的0型号为1..2 0)34,基于框架,通过实验验证了上述方法的有效性。本文研究的主要工作包括:(1)本文分析激活函数5%、&的优点和缺陷,并且基于5%和&构造了一种分段函数作为激励函数。通过设计一个卷积神经网络,在公开的数据集上进行实验,分析各种神经元激励函数对网络的收敛速度和图像识别的准确率的影响。(2)过拟合是深度网络中存在的严重问题,Dropout是为了防止模型过拟合,提高网络泛化能力的方法之一。最大池化Dropout方法不仅克服了平均池化和最大池化的缺点,还引入了随机性,是一种鲁棒的网络正则化方法。我们对测试阶段的最大池化层进行改进,提出了一种新型的概率加权池化方法,并通过实验来验证其泛化能力。(3)在有限的硬件条件下,结合修正的激活函数和优化后的网络模型,通过将卷积神经网络与支持向量机相连接来完成图像识别任务。卷积神经网络是一种深度学习算法,可以对图像进行特征提取,然后在最后一层使用支持向量机进行分类。通过实验验证,图像分类效果取得了较大的提升。