摘要
随着电子商务的蓬勃发展，电商平台积累了海量的图片数据。
如何高效准确地对这些图片进行分类，对于提升用户体验、优化平台运营以及推动精准营销等方面具有重要意义。
传统的图像分类方法依赖人工提取特征，存在效率低、泛化能力不足等问题。
近年来，深度学习，尤其是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像分类领域取得了突破性进展。
相较于传统方法，CNN能够自动学习图像特征，具有更高的效率和精度。
因此，将CNN应用于电商图片分类任务具有重要的研究价值和广阔的应用前景。
本文首先介绍了电商图片分类的研究背景和意义，概述了图像分类方法的发展历程，并阐述了卷积神经网络的基本原理。
然后，本文重点综述了基于卷积神经网络的电商图片分类方法研究进展，详细介绍了不同CNN模型在电商图片分类任务中的应用，并对各种方法的优缺点进行了分析比较。
最后，本文对电商图片分类未来的发展趋势进行了展望。
关键词：电商图片分类；卷积神经网络；深度学习；图像识别；特征提取
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