计算机实验结论是对实验结果的总结和提炼，通常包括以下几个部分：
实验结果
提供实验的核心数据，通常以图表和表格的形式呈现。
清晰描述所使用的统计方法以及分析结果。
重点突出与研究问题相关的重要发现。
讨论
对实验结果进行深入分析，解释可能的原因和趋势。
讨论研究成果的意义和贡献，以及其局限性和不足之处。
结论
简要总结论文的主要内容和贡献。
强调研究成果的重要性和价值。
提出未来可能的研究方向。
---
结论
本次计算机实验旨在探究基于深度学习的图像识别技术在人脸识别中的应用效果。通过搭建一个包含卷积神经网络（CNN）的模型，并对标准数据集进行训练和测试，我们得到了以下主要结论：
模型性能
我们的CNN模型在人脸识别任务上取得了较高的准确率，达到了95%以上。
通过对比不同优化算法和超参数设置，我们发现使用Adam优化器和学习率衰减策略能够显著提高模型的性能。
实验结果分析
实验结果表明，卷积层和全连接层的参数数量和结构对模型性能有显著影响。
数据增强技术如旋转、平移和缩放能够有效提高模型的泛化能力。
意义与贡献
本实验验证了深度学习在图像识别领域的有效性，特别是在人脸识别任务中的应用。
提出了一种基于CNN的人脸识别模型，为后续研究提供了参考和借鉴。
局限性与未来工作
实验数据集相对较小，可能限制了模型的泛化能力。
未来工作可以进一步探索更大规模数据集和更先进的模型结构，以提高识别准确率和降低计算复杂度。
通过本次实验，我们不仅加深了对深度学习在图像识别中应用的理解，还积累了宝贵的实践经验，为今后的学习和研究奠定了坚实基础。
---
希望这个示例能帮助你更好地撰写计算机实验结论。