深度学习与SVM结合的图像识别研究

"4时测试样本取得较-2020考研复试综合面试讲义" 本文主要探讨了在图像识别领域中深度学习的应用，特别是在结合支持向量机（SVM）和卷积限制性玻尔兹曼机（RBM）方面。在深度学习的框架下，多层神经网络能够更好地学习和表示复杂的图像特征，从而提高识别准确性。 首先，讨论了C值对SVM性能的影响。C值是SVM中的一个超参数，它决定了模型对误分类的惩罚程度。当C值增大，模型试图减少误分类，从而可能导致过拟合，即在训练集上表现优秀但在测试集上表现较差。反之，如果C值太小，模型可能欠拟合，训练和测试样本的正确率都较低。在实验中发现，RBM-SVM方法对C值的敏感度相对较低，适当增大的C值不会显著影响其正确率和支持向量数量。 其次，研究了y值的作用。y值是SVM中的另一个参数，影响模型的支持向量数量和分类准确性。实验表明，随着y值的增加，支持向量数量和训练样本的正确率上升，但测试样本的正确率会在一定程度上先上升后下降。在特定的y值（如0.004）下，可以获得较高的测试样本正确率，并且在该y值基础上调整C值，如20、50、100，可以保持较高的识别准确率。 此外，论文还介绍了深度学习的背景和发展，特别是深度学习结构相比于浅层网络的优势，以及限制性玻尔兹曼机（RBM）和卷积限制性玻尔兹曼机（CRBM）的基本原理和训练流程。将RBM与SVM结合，创建一个多层分类模型，通过深度学习提取特征，然后利用SVM进行分类，这种方法在样本量有限的情况下，相较于单一的SVM和深度信念网络（DBN）表现出更好的效果。 这篇摘要揭示了深度学习在图像识别中的核心角色，强调了参数调优的重要性，并提供了实际应用中的优化策略，为后续研究和实践提供了有价值的参考。