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，尤其是深度卷积神经网络(DCNN)的推动下取得了显著进展。
本文首先介绍了图像分类的基本概念、发展历程以及深度卷积神经网络的背景知识，并对图像分类常用的数据集和评价指标进行了概述。
随后，本文重点阐述了深度卷积神经网络在图像分类中的应用，详细介绍了经典卷积神经网络模型（如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet等）、残差网络模型（ResNet）、注意力机制模型（SENet、CBAM等）以及模型选择与优化策略。
此外，本文还探讨了一些改进图像分类方法，包括数据增强、网络结构改进和损失函数优化等方面，并分析了其优缺点。
最后，本文对深度卷积神经网络在图像分类中的未来发展趋势进行了展望，指出了一些潜在的研究方向。
关键词：图像分类；深度学习；卷积神经网络；深度残差网络；注意力机制
#1.1图像分类图像分类是计算机视觉领域的一项基本任务，其目标是将给定的图像分配到预定义类别中的一个或多个。
它是许多计算机视觉应用的基础，例如目标识别、场景理解、图像检索等。
#1.2深度卷积神经网络深度卷积神经网络（DCNN）是一种强大的深度学习模型，在图像分类任务中取得了巨大成功。
它通过多层卷积层、池化层和非线性激活函数自动学习图像的层次化特征表示，并通过全连接层进行分类。
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