先利用卷及神经网络提取数据特征

资 源 简 介

先利用卷及神经网络提取数据特征

详 情 说 明

在深度学习和机器学习结合的方案中，一种常见的做法是先利用卷积神经网络（CNN）提取高级特征，再通过支持向量机（SVM）进行分类。这种方法融合了CNN的特征提取能力和SVM在小样本数据上的优异分类性能。

CNN通过多层卷积和池化操作，能够自动从原始数据（如图像）中学习到具有判别性的特征。这些特征往往比手工设计的特征更具表达力。在CNN的末端，通常会移除全连接分类层，将最后一个池化层或卷积层的输出作为特征向量。

随后，这些特征被输入到SVM中进行分类。SVM的优势在于其强大的泛化能力，特别是在样本数量较少时仍能保持较好的分类效果。它通过寻找最大间隔超平面来实现分类，对高维特征空间的数据具有良好的适应性。

这种CNN+SVM的混合模型在某些场景下能获得比纯CNN端到端训练更好的性能，特别是当训练数据量不足时。同时，它也提供了模型解释的可能性，因为SVM的决策边界相对更易分析。需要注意的是，两种模型的结合需要在特征维度和分类目标上进行适当的调整和优化。