如何搭建以深度学习模型：使用卷积网络提取出特征后用支持向量机实现分类

搭建一个以深度学习模型，使用卷积网络提取出特征后用支持向量机实现分类的流程如下：

1.准备数据集：收集并整理数据集，将其分为训练集和测试集。

2.使用卷积神经网络进行特征提取：可以使用预训练的CNN模型，如VGG、ResNet或Inception等，或者自己搭建CNN模型。将训练集输入到CNN模型中，提取出图像的特征向量。

3.使用支持向量机进行分类：在SVM分类器中，需要为每个类别训练一个分类器。对于每个测试样本，使用CNN提取其特征向量，然后将该向量输入到对应的SVM分类器中，以进行分类。

4.模型训练和评估：将训练集输入到CNN模型中，提取出特征向量，并用这些特征向量训练SVM分类器。然后，用测试集测试模型的性能，包括准确率、召回率等。

5.模型优化：通过调整CNN模型参数、调整SVM分类器参数等方式，优化模型的性能。

6.模型应用：使用训练好的模型对新数据进行分类。

需要注意的是，在深度学习模型中，CNN通常会使用反向传播算法来优化模型参数，而SVM则是通过最大化边缘来优化分类器。因此，在使用深度学习模型与SVM结合时，需要理解两种算法的原理，并确保它们能够协同工作。