尊敬的评委老师，各位同学：
很荣幸能够在这里参加华东理工大学论文答辩，今天我将向大家介绍我的论文题目和研究方法。
我的论文题目是“基于深度学习的图像分类方法研究”。我研究的问题是如何提高图像分类的准确性和鲁棒性。
我的研究方法包括以下几个方面：
首先，我通过对图像的特征提取和分类模型的设计，提出了一种新的特征提取方法。该方法不仅能够提取出更加精细的特征，还能够提高分类模型的准确性和鲁棒性。
其次，我通过对多种深度学习模型的测试和比较，选择了一种更加适合图像分类任务的深度学习模型，并将其集成到了一个系统中。该系统不仅能够提高分类模型的准确性和鲁棒性，还能够方便地应用于实际场景中。
最后，我在论文中提出了一些针对图像分类问题的优化方法，包括数据增强、正则化等。这些方法不仅能够提高分类模型的准确性和鲁棒性，还能够减少模型的参数数量，提高模型的可扩展性和可训练性。
总的来说，我的论文通过提出一种新的特征提取方法和深度学习模型，提高了图像分类模型的准确性和鲁棒性。我相信这些研究成果将会对图像分类领域的发展做出重要贡献。
感谢各位评委老师的耐心倾听，谢谢！