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随着人工智能技术的不断发展，深度学习在图像识别领域取得了显著的进展。深度学习模型的出现极大地改善了图像识别的精度和效率，为各行各业带来了巨大的影响。本文将深入探讨基于深度学习的图像识别技术，以及通过代码实例展示其在实际应用中的表现。
深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习技术。在图像识别中，深度学习通过构建多层次的神经网络，模拟人脑对图像进行分析和理解的过程。卷积神经网络（CNN）是深度学习中最为重要的架构之一，它通过卷积操作有效地捕捉图像的空间特征，使得图像识别在复杂场景中更为准确。