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模型内部进行特征提取时,除了“减法”之外,还有哪些技术

模型内部进行特征提取时,除了“减法”之外,还有哪些技术

一、特征提取的传统方法

传统方法主要依赖数学统计和手工设计的特征提取技术,适用于数据规模较小或领域知识丰富的场景。以下是几种常见方法:
主成分分析(PCA)
通过降维技术提取数据的主要成分,保留数据中的最大方差信息。
应用场景:图像压缩、噪声过滤等。
线性判别分析(LDA)
在监督学习任务中,最大化类间距离,最小化类内距离,提取判别性强的特征。
应用场景:人脸识别、文档分类等。
独立成分分析(ICA)
通过寻找数据的独立成分,适用于信号处理和混合数据分离任务。
Gabor滤波器
模拟人类视觉系统,提取图像的纹理特征,常用于医学图像和纹理分析。
局部二值模式(LBP)
提取图像的局部纹理特征,对光照变化不敏感,适用于纹理分类。

二、深度学习方法中的特征提取

深度学习通过神经网络自动学习特征,特别适用于复杂任务和大规模数据。以下是几种深度学习相关的特征提取方法:
卷积神经网络(CNN)
自动提取图像中的层次化特征࿰

http://www.dtcms.com/a/270635.html

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