为更为有效的对艺术教育系统中的图像进行分类，提出一种基于深度学习的艺术教育系统图像分类方法；首先根据SK模块和SE模块的优势，结合二者形成一种双核压缩激活（DKSE）模型，从而对5种艺术图像进行特征提取；为提高分类模型性能，对DKSE模型进行改进；然后结合以上模型构建深度卷积神经网络模型，完成图像分类；最后将网络模型与其它网络模型相比较，得到网络模型对艺术图像分类的准确率更高。在此基础上，设计并实现艺术图像分类系统。
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