IF=12！合肥工业大学蔡克周教授TrAC重要综述：食品质量和真实性方面的先进深度学习算法

本文综述了高级深度学习算法在食品质量和真实性方面的最新进展、架构和应用。文章首先概述了食品质量的重要性及其属性，指出传统深度学习模型的局限性。随后，介绍了多种先进深度学习算法，如CNN变体、轻量级学习、YOLO、注意力机制、Transformer、大语言模型、图神经网络和深度生成模型，并探讨了它们在食品质量和真实性分析中的应用。文章还讨论了当前面临的挑战，如模型表达与泛化、可解释性、数据隐私和算法公平性，并提出了未来研究方向，包括便携式设备与先进DL的集成以实现实时现场分析。最后，文章强调了构建大规模公共数据集和部署超高效DL模型的重要性，以及大语言模型在食品质量和真实性分析中的潜在应用。