分類器與損失函數(shù)是實現(xiàn) “特征 - 類別” 映射的關鍵。早期深度學習模型常用 “全連接層 + Softmax” 作為分類器：全連接層將提取的特征向量映射到類別數(shù)維度，Softmax 函數(shù)將輸出轉(zhuǎn)化為概率分布，代表圖像屬于每個類別的概率。隨著模型架構(gòu)的演進，分類器也在簡化 ——ViT 直接利用 cls token 的特征向量通過線性層映射到類別維度，省去了復雜的全連接層，減少了參數(shù)量。損失函數(shù)則用于衡量模型預測結(jié)果與真實標簽的差異，引導模型參數(shù)更新，最常用的是交叉熵損失函數(shù)，適用于類別平衡的場景；針對類別不平衡（如罕見病醫(yī)學影像中，患病樣本僅占 1%），會采用加權(quán)交叉熵、 focal loss 等損失函數(shù)，對少數(shù)類樣本賦予更高權(quán)重，避免模型偏向多數(shù)類。

模型優(yōu)化則涵蓋訓練策略與正則化手段。優(yōu)化器方面，從早期的隨機梯度下降（SGD）到自適應優(yōu)化器（Adam、AdamW），目標都是更快、更穩(wěn)定地收斂到最優(yōu)參數(shù) ——Adam 通過自適應學習率，在小樣本訓練中收斂更快；AdamW 在 Adam 基礎上加入權(quán)重衰減，有效緩解過擬合。正則化手段則包括 dropout（隨機丟棄部分神經(jīng)元，防止模型過度依賴局部特征）、權(quán)重衰減（對模型參數(shù)施加 L2 正則，限制參數(shù)過大）、早停（在驗證集精度不再提升時停止訓練，避免過擬合）等，這些策略共同保障了模型在訓練過程中的穩(wěn)定性與泛化能力。

圖像分類的應用場景：從基礎感知到行業(yè)賦能

圖像分類技術的應用已滲透到社會生產(chǎn)生活的多個領域，其核心價值在于將 “視覺感知” 轉(zhuǎn)化為 “語義信息”，為各行業(yè)的智能化決策提供支撐。不同領域的應用需求雖存在差異，但本質(zhì)上都是通過圖像分類建立 “視覺輸入 - 類別輸出” 的映射，解決實際場景中的效率、精度或成本問題。

消費電子領域是圖像分類最貼近日常生活的應用場景，其需求聚焦于提升用戶體驗與產(chǎn)品智能化。在手機終端，圖像分類支撐著相冊的自動整理（如按 “人物”“風景”“美食” 分類）、相機的場景模式切換（如自動識別 “夜景”“人像”“微距” 并調(diào)整參數(shù)）、照片的智能編輯（如識別 “天空” 區(qū)域并優(yōu)化色彩）。例如，華為、蘋果等手機廠商的相冊功能，通過圖像分類技術將數(shù)萬張照片自動聚類，用戶可快速定位目標照片，大幅提升了相冊管理效率；短視頻平臺則利用圖像分類識別違規(guī)內(nèi)容（如暴力、色情畫面），實現(xiàn)自動化內(nèi)容審核，替代傳統(tǒng)人工審核，將審核效率提升 10 倍以上。