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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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wzk1991(金币+2): 谢谢参与
wzk1991(金币+2): 谢谢参与
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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？ 发自小木虫Android客户端 |
3楼2018-08-09 08:44:01
★ ★
wzk1991(金币+2): 谢谢参与
liouzhan654: 金币+1, 感谢交流 2018-08-09 12:18:00
wzk1991(金币+2): 谢谢参与
liouzhan654: 金币+1, 感谢交流 2018-08-09 12:18:00
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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。 发自小木虫Android客户端 |
2楼2018-08-09 08:43:58
4楼2018-08-09 08:44:12
7楼2018-08-09 08:46:19
简单回复
yanbodr5楼
2018-08-09 08:44
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念单身就心凉6楼
2018-08-09 08:45
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wzk1991(金币+2): 谢谢参与
哦 发自小木虫Android客户端
gaevtf38910楼
2018-08-09 08:50
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wzk1991(金币+2): 谢谢参与
0.0 发自小木虫IOS客户端
夜雪飞沙12楼
2018-08-09 08:52
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wzk1991(金币+2): 谢谢参与
鼎 发自小木虫Android客户端
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