近年来,随着人工智能、数字媒体、计算机视觉技术的高速发展,神经网络逐步进入人们的视野,各类算法也层出不穷,如:迁移学习算法、dropout系列算法、网络规范化算法等。这些算法在社会各领域均取得了很好的表现,如:门禁、考勤、无人机、无人车、银行网络支付等领域。随着相关技术应用范围越来越广,人们对于网络精度的要求也越来越高。一个好的神经网络不仅需要在训练数据集上表现出良好的性能,也要使其在测试数据集上表现出更好的性能,即:神经网络的泛化能力。近年来,提升神经网络的泛化能力受到人们的广泛关注,人们也为这项技术的发展提出了新的要求与挑战。比如:如何解决dropout与批标准化联合使用造成的方差偏移问题;如何解决训练阶段梯度变化不稳定的问题;如何减小迁移学习中数据集不匹配带来的退化问题等。本文从虚拟数据与真实数据联合训练入手,进一步探究正则化方法对于网络提升的影响,以落实图像处理技术应用为目的展开了相关的研究,在实践中实现、应用和检验了各算法的优化程度,取得了如下的创新性成果:（1）针对Dropout系列方法与批标准化（BN）方法同时使用会降低网络训练结果的问题,我们提出了子批移除算法。该方法通过在批层面整块移除图像的特征并在移除后重新计算BN的均值与方差达到消除训练与测试时的方差偏移问题,在分类分割测试集上取得了超越以往算法的效果,其中在CIFAR测试集上取得了1～3点的提升,在Imagenet数据集上取得了1.1点的提升,在Cityscape和Pascal VOC数据集上取得了1～2点的提升,实验结果证明了该方法的有效性。（2）针对训练阶段梯度变化不稳定的问题,本文引入了梯度规范化算法。该算法弥补了梯度维度的网络规范化的空缺,并为网络规范化问题又增添了一项重要的技术。其中在imagenet数据集上有1个点的提升,在Cityscape数据集和Pascal VOC数据集有1～2个点的提升。实验结果表明该算法在图像分类与分割问题上都产生了不错的效果。（3）针对虚拟图像与真实图像之间的差异,我们提出了层次化权重网络来完成图像分割任务。首先,我们使用真实图像与虚拟图像训练层次化权重网络来提取掩模特征;然后,我们使用迁移学习方法,基于层次化权重网络从像素、区域以及图像层次在虚拟图像中选取其像真实图像的区域加入到训练过程中;最后,我们使用生成对抗网络拉近两个域之间的距离,并有效提升网络训练的准确率。该方法在单源域单目标域数据集上取得了近1个点的提升,在双源域单目标域数据集上取得了近2个点的提升。