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介绍了对Alex Net深度卷积神经网络进行优化的一种方法 ,该方法能够更好的实现非刚性物体的识别,并以Oxford的102种花卉用于训练和测试,构建了一个新的卷积神经网络模型,后对测试结果进行逐步优化。原Alex Net网络测试识别精度为61.2%,优化网络结构及网络顺序后精度提高到66.3%,解决类间不平衡问题后测试精度提高为71%。结果表明,本文提到的算法可以提升大约10%的精度。