基于卷积神经网络的动物图像分类模型设计图像分类是计算机视觉领域的核心研究内容，在智能监控、医学影像分析、农业监测、野生动物保护等多个领域具有重要的应用价值。随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络（CNN）的广泛应用，图像分类任务取得了突破性进展。传统的图像分类方法主要依赖于手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等，这些方法需要大量的领域知识和经验，且特征表达能力有限，在复杂场景下的泛化能力不足。深度学习方法能够自动从原始图像中学习层次化的特征表示，无需手工设计特征，在图像分类任务中表现出色。迁移学习技术通过利用在大规模数据集上预训练