尊敬的各位老师：
大家好！非常荣幸能够站在这里进行我的毕业论文答辩。今天，我将向各位展示我的研究课题——《基于深度学习的图像分类技术优化与应用》。
本研究旨在通过改进现有的深度学习模型，提高图像分类的准确率和效率。在大数据时代背景下，图像数据量激增，传统的机器学习方法已难以满足实际需求。因此，如何利用先进的深度学习算法来处理这些海量数据成为了一个亟待解决的问题。
在研究过程中，我首先对现有主流的卷积神经网络(CNN)进行了深入分析，并发现了一些可以进一步优化的地方。例如，在网络结构方面，我发现可以通过增加残差块来减少梯度消失现象；在训练策略上，则采用迁移学习结合自监督预训练的方法，使得模型能够在有限标注的情况下获得更好的泛化能力。
经过多次实验验证，最终所提出的改进方案不仅提升了分类精度，同时也大幅降低了计算成本。此外，我还将其应用于医学影像诊断领域，取得了令人满意的成果。这表明该技术具有广阔的应用前景。
最后，我要感谢所有给予我帮助和支持的人们，尤其是我的指导教师。正是在他的悉心指导下，我才得以顺利完成这项工作。同时也要感谢答辩委员会成员抽出宝贵时间来聆听我的汇报。
希望各位专家能提出宝贵意见，帮助我更好地完善这一项目。谢谢大家！
以上就是我的答辩陈述，请各位评委提问。