深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）在图像识别和分类任务中展现出了强大的能力，尤其在处理精细图像分类时。精细图像分类是指在细粒度级别上对图像进行分类，例如区分不同种类的花或车型，这类任务要求模型能够捕捉到细微的视觉差异。传统基于手工特征和局部特征组合的方法由于无法充分表达精细图像的复杂特性，往往效果不佳。
深度学习，特别是DCNN，通过自动学习多层抽象的特征表示，解决了这个问题。DCNN利用卷积层来提取图像的局部特征，并通过池化层降低维度，保持重要信息。然而，由于网络结构参数多，训练过程中的梯度消失和过拟合问题一直是挑战。
本文提出了一种改进的深度卷积神经网络模型，主要针对以下两个方面进行了优化：
1. 参数初始化：为了缓解深度网络训练的难度，作者采用了高斯分布对前6层参数进行初始化。这种方法有助于在网络开始训练时提供更好的权重分布，从而加速学习过程并提高模型的稳定性。
2. 激活函数的选择：传统的ReLU激活函数在某些情况下可能会出现死亡节点问题，即一部分神经元始终处于关闭状态。因此，文章采用校正后的Rclus-Softplus激活函数，该函数在一定程度上解决了ReLU的缺点，增加了非线性表达能力，同时减少了梯度消失的可能性。
实验结果显示，在Oxford-102花朵图像数据集上的分类性能显著提升，TOP-1准确率达到85.75%，TOP-3准确率达到了94.50%。这表明改进的DCNN模型在中等规模数据集上比传统方法有明显优势，并且识别精度高于未改进的CNN模型。
深度学习的发展，尤其是深度卷积神经网络的出现，为解决精细图像分类问题提供了新的思路。与传统的机器学习方法相比，深度学习无需大量人工标注信息，能自动学习到图像的多层次特征，从而提高了分类的准确性和鲁棒性。然而，如何在有限的数据量下充分利用深度网络的优势，以及如何设计更有效的网络结构和优化策略，仍然是当前研究的重要方向。
