：——卷積自編碼器（cnn-sae）

摘要：本文旨在探討如何利用機器學(xué)習(xí)方法提高圖像分割的準(zhǔn)確性。文章首先回顧了現(xiàn)有的圖像分割技術(shù)和方法，并指出了它們在實際應(yīng)用中的局限性，特別是對于復(fù)雜和模糊圖像的處理能力不足的問題。文中詳細(xì)介紹了一種新穎的深度學(xué)習(xí)模型——卷積自編碼器（CNN-SAE）。該模型通過結(jié)合自編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，有效地捕獲圖像特征，并利用編碼后的低維表示進(jìn)行分類。實驗結(jié)果表明，CNN-SAE在處理高分辨率、復(fù)雜背景圖像時，相較于傳統(tǒng)方法展現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確率和魯棒性。文章還討論了模型的優(yōu)化方法和未來的研究方向，為后續(xù)的研究提供了參考和啟示。

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