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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别领域的应用取得了显著进展。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的改进模型，旨在提高图像分类任务的准确率和效率。该模型通过引入注意力机制，增强了网络对关键特征的关注能力，并采用多尺度特征融合策略来提升模型的泛化性能。实验结果表明，与传统CNN相比，所提出的模型在CIFAR-10数据集上的分类准确率提高了约8%，同时减少了计算资源消耗。此外，本文还分析了不同超参数设置对模型表现的影响，为后续研究提供了有价值的参考。本研究不仅深化了对深度学习理论的理解，也为实际应用场景中的图像处理问题提供了有效的解决方案。未来工作将聚焦于进一步优化模型架构，探索其在更多复杂场景下的适用性。
关键词：深度学习；卷积神经网络；注意力机制；图像分类；多尺度特征融合