该研究基于迁移学习的方法，利用神经网络构建了垃圾图片分类模型。首先选择了mobilenetV2作为基网络，并在其后添加了独立的分类器。通过早停、正则化等多种技术进行模型调试，并调整了学习率等超参数。经过实验，最佳模型在验证集上表现出色，并进行了全面的模型评价。测试集和验证集上的准确率均达到了近90%的水平。