在需要手工特征提取的场景中，SIFT (尺度不变特征变换) 优于cnn，例如计算资源有限或可解释性至关重要的应用。SIFT可有效地检测和描述图像中的局部特征，使其适用于较小数据集中的图像拼接，3D重建或对象匹配等任务。与需要在大型数据集上进行训练的cnn不同，SIFT直接对图像进行操作，而无需进行大量的预训练。在简单性，缩放和旋转鲁棒性以及资源约束是优先事项的应用中，它特别有用。
人工神经网络通常用于哪些类型的程序？
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时间序列预测中的回测是一种通过将其应用于历史数据来评估预测模型性能的方法。主要目标是查看模型在预测过去事件方面的表现。此过程涉及将历史数据分为两部分: 用于创建模型的训练集和用于评估其预测能力的测试集。通过将模型的预测值与测试集中的实际观测