特征提取

深度学习特征提取是指通过多层神经网络自动从原始数据中学习分层抽象表示的过程。与传统机器学习需要手工设计特征不同，深度学习通过端到端的方式，让网络自行发现数据中最具判别性的特征表示。这个过程模拟了人类视觉系统的层次化信息处理机制，从简单的边缘、纹理到复杂的物体部件，最终形成完整的语义理解。 深度学习的特征提取能力主要源自三个关键要素：分层架构、非线性变换和分布…