萤火虫算法优化CNN在移动端食物识别系统中的应用
王永奇
传统的图像识别技术在食物识别上有着准确率不高、计算速度慢的缺陷。深度学习自诞生以来，凭借其强大的机器学习特性，极大地推动了图像识别的发展。近年来，随着人工智能的高度发展，深度学习得到了更深入的发展。因此，采用深度学习技术进行食物识别的研究，既有实现的基础，又有实际的意义。本文通过设计基于优化卷积神经网络算法的移动端食物识别系统，解决了食物识别系统在移动设备中准确率低、存储量高的难题，为食物识别技术的再发展提供借鉴与参考。
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