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改进的卷积神经网络在树种识别中的应用目录添加章节标题卷积神经网络的基本原理卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的学习过程卷积神经网络在图像识别中的应用改进的卷积神经网络残差网络(ResNet)的原理及应用深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)的原理及应用注意力机制(AttentionMechanism)在卷积神经网络中的应用改进的卷积神经网络在树种识别中的实现数据集的准备和处理改进的卷积神经网络模型的设计和训练模型性能的评估和优化树种识别的应用场景和价值林业资源调查和监测生态保护和修复城市绿化和园林规划科学研究和技术创新面临的挑战和未来发展方向数据不平衡和噪声问题模型泛化能力提升小样本学习问题多模态信息融合和跨领域应用THANKYOU