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本文针对处理图像分类的卷积神经网络(CNN)模型,设计并应用修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练模型以提高图像分类的准确率。首先,基于CIFAR-10图像分类数据集构建ResNet18和VGG16卷积神经网络(CNN)模型;然后在训练集上,采用修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练模型;最后在测试集上进行验证。实验结果表明,修正的三项PRP共轭梯度法(M-PRPCG)训练的ResNet18和VGG16模型相比于Adam算法训练的模型在图像分类准确率上分别提高了3.46%和1.97%。