关键词：食品安全;深度学习;食品检测;风险预警
摘 要：深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛，为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍了深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状，探讨了卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）循环神经网络（Recursive Neural Network， RNN）、Transformer架构与图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）等技术在食品安全检测与风险预测中的应用。尽管深度学习在提升食品安全检测效率和准确性方面表现出色，但其实际应用仍面临数据质量差、隐私保护能力弱和模型缺乏可解释性等挑战。针对这些问题，本文分析了其可能带来的风险，并提出了解决思路，如推动数据标准化、加强隐私保护、推动人工智能相关政策的制定等。未来，深度学习与物联网和区块链技术的结合、生成式人工智能的进一步发展，这些都将推动食品行业的数字化转型，实现全程可追溯的食品安全监控。
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