摘要
图形分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将给定的图形划分到预定义的类别中。
近年来，深度学习技术，特别是深度神经网络，在图形分类领域取得了显著的成功。
然而，深度神经网络通常需要大量的训练数据和计算资源，这限制了其在一些实际场景中的应用。
浅层神经网络作为一种计算效率更高的神经网络模型，在保证一定分类精度的前提下，能够有效降低模型复杂度和训练时间，近年来重新受到关注。
本文回顾了基于浅层神经网络的图形分类技术研究现状，首先介绍了图形分类和浅层神经网络的相关概念，并对传统图形分类方法进行回顾；其次，总结了浅层神经网络在图形分类中的应用研究现状，包括不同网络结构、激活函数、损失函数以及优化算法等方面的研究进展；最后，探讨了基于浅层神经网络的图形分类技术未来可能的发展趋势。
关键词：图形分类，浅层神经网络，深度学习，计算机视觉，模式识别
图形分类是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将给定的图形划分到预定义的类别中[1]。
图形分类技术在众多领域有着广泛的应用，例如图像识别[2-3]、目标检测[4-5]、图像分割[6-7]等等。
近年来，深度学习技术的快速发展，特别是深度神经网络的出现，为图形分类带来了革命性的突破[8-10]。
深度神经网络通过多层非线性变换，能够自动地从原始数据中学习到具有高度区分性的特征表示，从而实现高精度的图形分类[11-12]。
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