在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图像中的拐角可以指示对象边界，并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如，CNN中的卷积层捕获分层特征，使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
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SSL与迁移学习有什么关系？
“SSL，即半监督学习，与迁移学习相关，因为这两种方法都专注于在有限标注数据的情况下提高模型性能。在机器学习的背景下，迁移学习涉及将一个在某一任务上用丰富数据训练的模型进行微调，以适应另一个任务，通常是在可用数据较少的情况下。另一方面，半监
什么是子词嵌入？
“子词嵌入是指将词的较小单元（如前缀、后缀，甚至是单个字符）以向量形式表示，以捕捉它们的意义。这与传统的词嵌入不同，后者为整个词分配一个唯一的向量，子词嵌入则将词分解为更小的组成部分。这种方法有助于处理诸如词汇外单词和形态变化等问题，这些问
什么是半监督异常检测？
半监督异常检测是一种机器学习方法，旨在识别数据中异常模式或异常值，同时仅使用少量带标签的示例。在这个背景下，“异常”指的是与大多数被视为正常的数据显著不同的实例。半监督的特点是算法主要在无标签数据上进行训练，但可以利用有限数量的带标签示例来