摘要
图像分类作为计算机视觉领域的核心任务之一，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著的进展。
本文献综述旨在全面概述基于深度学习的图像分类器的设计与实现方法。
首先，介绍了图像分类和深度学习的基本概念，并回顾了图像分类技术的发展历程。
其次，深入探讨了当前主流的深度学习图像分类模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer网络等，并分析了它们的优缺点和适用场景。
接着，详细阐述了图像分类器设计与实现的关键步骤，涵盖数据集选择与处理、网络模型构建、模型训练策略、超参数调优等方面。
此外，还对图像分类器的性能评估方法进行了归纳总结。
最后，展望了基于深度学习的图像分类技术未来可能的发展方向，并指出了一些潜在的研究热点。
关键词：图像分类；深度学习；卷积神经网络；模型设计；性能评估
图像分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将给定的图像划分到预定义的类别中。
近年来，随着深度学习技术的迅速发展，图像分类技术取得了突破性进展，并在人脸识别、目标检测、医学影像分析等领域得到广泛应用。
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