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本发明公开了一种基于残差神经网络的图像分类方法,包括如下步骤:步骤S1:获取待分类的图像,图像需进行预处理为一设定尺寸;步骤S2:对步骤S1中的图像,使用卷积核7x7,步幅为2填充为3进行卷积操作和卷积核3x3步幅为2填充为1的最大池化操作;步骤S3:将步骤S2的输出的特征输入设定残差块;步骤S4:将步骤S3的输出输入到过渡层,将特征图尺寸缩小;所述过渡层包含:批量归一化、Relu激活和2x2平均池化,所述2x2平均池化的步幅为2;步骤S5:多次重复步骤S3和步骤S4,让特征图逐渐缩小,最后将输出接入全局池化层和全连接层来输出结果。该基于残差神经网络的图像分类方法解决现有技术中不能利用网络中的多级特征而导致模型精度较低的问题。