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写了篇深度学习方向的论文,是利用现成的预训练网络作为特征提取器,然后把特征送入SVM进行分类这么一个流程,当时做实验就这么做的,发现效果还不错,就写了论文,现在审稿人提出一个问题,问为什么不用端到端的结构,而是要把特征输出送入SVM? 当时做实验就没这么想过,只是效果还可以就写文章了,所以现在纠结不知道该如何回答。
特散50金币,寻大牛指点一二,不胜感激。
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写了篇深度学习方向的论文,是利用现成的预训练网络作为特征提取器,然后把特征送入SVM进行分类这么一个流程,当时做实验就这么做的,发现效果还不错,就写了论文,现在审稿人提出一个问题,问为什么不用端到端的结构,而是要把特征输出送入SVM? 当时做实验就没这么想过,只是效果还可以就写文章了,所以现在纠结不知道该如何回答。
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特征自学习,避免了带有人为因素的特征提取,人为特征提取过程需要经验支持。
因为svm有很好的分类能力,用它来对学习到的特征进行分类效果会好于端到端的效果,你可以做一个端到端的实验进行对比,我看过好几篇这样的,你这样子写有创新吗?你是做什么的?
按照审稿人的意见回复一下
哦
你这个是不是看反了? 审稿人要我回答为什么不用端到端学习
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