dlssvm_cvpr

dlssvm_cvpr是指在计算机视觉与模式识别国际会议（CVPR）上提出并讨论的一种方法或算法。在没有具体背景信息的情况下，无法准确回答这个问题。不过，从其命名中可以推测出可能是一个与支持向量机（SVM）和深度学习（DL）相关的方法。

支持向量机是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、分类和回归等任务。它通过构建一个最优超平面来分离不同类别的数据点，并使用一组支持向量来定义这个超平面。支持向量机具有较好的泛化性能和较强的鲁棒性。

深度学习是机器学习领域的一个分支，它通过构建深层神经网络模型，学习数据的高级特征表示，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。

根据dlssvm_cvpr的命名，可以猜测dlssvm_cvpr可能是一种融合了深度学习和支持向量机的方法。这种方法可能将深度学习网络作为特征提取器，提取输入数据的高级特征表示，并将这些特征输入支持向量机模型中进行分类任务。

然而，由于没有具体的背景信息，这个推测可能并不准确。具体的方法和算法需要进一步的了解和研究。