针对深度学习图像识别算法在模型复杂度高、计算资源消耗大且识别准确率有待进一步提升等方面的局限性，本研究提出了一种优化的深度学习的图像识别算法，旨在为图像识别算法的性能提升提供新路径。研究涵盖了网络结构、训练策略和损失函数的优化，包括深度可分离卷积、注意力机制、小批量梯度下降法、标签平滑正则化以及焦点损失函数的应用。在CIFAR-10和ImageNet数据集上的实验结果表明：优化后的算法在识别性能、训练速度和模型规模方面均优于传统算法，为图像识别领域的发展提供了新的思路和方法。