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针对传统的视网膜图像处理步骤复杂、泛化性差、缺少完整的自动识别系统等问题,提出了一套完整的基于深度神经网络的视网膜图像自动识别系统。首先,对图像进行去噪、归一化、数据扩增等预处理;然后,设计了紧凑的神经网络模型——CompactNet,CompactNet继承了AlexNet的浅层结构参数,深层网络参数则根据训练数据进行自适应调整;最后,针对不同的训练方法和不同的网络结构进行了性能测试。实验结果表明,CompactNet网络的微调方法要优于传统的网络训练方法,其分类指标可以达到0.87,与传统直接训