本文针对计算机专业，探讨了基于深度学习的图像识别技术优化研究。首先介绍了传统机器学习在处理复杂、高维数据时存在的局限性以及当前人工智能领域中深度神经网络的发展趋势和优势；接着详细阐述了卷积神经网络的原理及其应用于图象识别的过程与挑战：包括特征提取的不足及过拟合问题等难点分析并提出了相应的改进策略如引入Dropout机制或使用更复杂的模型结构来提高模型的泛化能力; 此外还对不同类型的数据增强方法进行了比较和分析以提升训练集的质量进而改善分类性能: 最后总结了实验结果验证所提方法的可行性和有效性为后续相关领域的深入研究提供了参考依据

在信息时代，随着大数据和人工智能技术的飞速发展，“如何提高机器学习模型的准确性和效率”成为众多科研人员关注的焦点，基于卷积神经网络(CNN)的深层次学习和应用尤为关键且具有挑战性。《基干于改进型ResNet-34网络的细粒级特征融合与注意力机制相结合》一文旨在通过引入一种新的方法对传统残差网绀络进行改良并整合注意隹力机翩来提升图象识别的精度及鲁棒性能；该研究不仅有助于推动计算视觉领域的发展还为其他相关领域的智能化处理提供了新思路和方法论支持.