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引言转眼间，我的毕业设计项目已经走过了中期。回首这段时间的工作，有收获，有困惑，也有成长。在此，我以此文记录下我毕设的前期工作、遇到的问题以及接下来的工作...

引言转眼间，我的毕业设计项目已经走过了中期。回首这段时间的工作，有收获，有困惑，也有成长。在此，我以此文记录下我毕设的前期工作、遇到的问题以及接下来的工作计划，希望能为未来的工作提供指导和参考。前期工作项目选题与背景调研在选题阶段，我深入研究了当前领域的研究热点和实际应用需求，结合自身的兴趣和专业背景，最终确定了以“基于深度学习的图像识别技术研究”为我的毕业设计题目。随后，我进行了大量的背景调研，包括相关技术的历史发展、最新研究成果以及实际应用案例等，为后续的研究工作奠定了坚实的基础。数据收集与处理为了训练我的深度学习模型，我收集了大量的图像数据集。这些数据集包括公开数据集和自行拍摄的图片。在收集完数据后，我进行了数据预处理工作，包括数据清洗、标注、增强等，以确保数据的质量和数量能够满足模型的训练需求。模型选择与搭建在模型选择方面，我综合考虑了模型的性能、复杂度和训练时间等因素，最终选择了卷积神经网络（CNN）作为基础模型。在此基础上，我根据实际需求进行了模型的搭建和调整，包括选择合适的网络结构、调整超参数等。模型训练与调优模型搭建完成后，我开始了模型的训练工作。通过不断调整模型参数和优化算法，我逐渐提高了模型的识别准确率。同时，我也对模型进行了多次调优，包括学习率调整、正则化策略等，以确保模型性能的稳定提升。遇到的问题数据不平衡问题在模型训练过程中，我发现数据集存在严重的类别不平衡问题，即某些类别的样本数量远远多于其他类别。这导致模型在训练过程中过于偏向于数量较多的类别，从而影响了整体的识别准确率。为了解决这个问题，我尝试了多种方法，如过采样、欠采样、SMOTE等，但仍未能完全解决数据不平衡问题。模型过拟合问题在模型训练后期，我发现模型在训练集上的准确率不断提高，但在验证集上的准确率却开始下降，这表明模型出现了过拟合现象。为了缓解这个问题，我尝试了增加数据集、使用正则化方法、调整模型结构等多种方法，但仍未能完全解决模型过拟合问题。接下来的工作深入研究数据不平衡问题针对数据不平衡问题，我将继续深入研究其产生原因和解决方法。我将尝试使用更先进的采样方法，如ADASYN等，以改善数据集的分布。同时，我也将研究如何在模型层面解决数据不平衡问题，如使用代价敏感学习等方法。优化模型结构针对模型过拟合问题，我将对模型结构进行进一步优化。我将尝试使用更深的网络结构、引入注意力机制等方法来提高模型的泛化能力。同时，我也将研究如何在保证模型性能的前提下降低模型的复杂度，以减少过拟合的风险。模型应用与测试在解决上述问题后，我将对模型进行进一步的应用和测试。我将使用更多的数据集来验证模型的性能，并将模型应用于实际场景中，以检验其实际应用效果。同时，我也将收集用户反馈和数据，以便对模型进行持续改进和优化。结语毕设之路虽充满挑战，但正是这些挑战让我不断成长和进步。在未来的工作中，我将继续努力，不断追求卓越，为我的毕业设计画上一个圆满的句号。