摘要： 将改进的卷积神经网络应用到图片目标识别中。为了提高分类预测准确度，对传 统卷积神经网络结构进行了改进，其具体结构为：卷积层Ｃ１—池化层Ｓ１—卷积层Ｃ２—池化层 Ｓ２—卷积层Ｃ３—池化层Ｓ３—全连接层ＦＣ—输出，主要增加了卷积层和池化层层数，且在卷积 滤波器规格选择上统一选择了５×５。最后用这一网络结构模型和其他模型（ＲｅＮｅｔ、ＡＰＡＣ、 ＰＡＣＮｅｔ）对ＣＩＦＡＲ－１０数据库进行试验对比，通过最终的预测准确度可以看出：改进后的卷积 神经网络的精度达９０．３７％，高于其他３种模型。