VGG支持向量机划分正样本

VGG是一种深度卷积神经网络模型，通常用于图像分类任务。它可以提取图像的特征表示。然而，VGG本身并不支持向量机划分正样本的功能。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它通过在特征空间中构建最优的超平面来划分正负样本。支持向量机可以与各种特征提取方法结合使用，例如使用VGG提取的特征作为SVM的输入。

因此，如果你想要使用VGG和支持向量机来进行正样本的划分，你需要先使用VGG提取图像的特征表示，然后将这些特征作为SVM的输入进行训练和分类。这样可以充分利用VGG提取的高级特征来改善SVM的分类性能。