深度学习与SVM结合的图像识别研究

"支持向量机-2020考研复试综合面试讲义" 本文主要探讨了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）在深度学习和图像识别中的应用。SVM是由Vapnik于1995年提出的，它基于统计学习理论，尤其在处理小样本和高维问题时展现出强大的泛化能力。与传统的机器学习方法不同，SVM以结构风险最小化为目标，而非经验风险最小化，这使得它在面对有限样本时仍能保持良好的分类性能。 SVM的核心思想是通过最大化分类间隔寻找最优分类超平面，这避免了在解决高维问题时陷入局部极值的问题，因为它可以转化为求解一个凸二次规划问题，确保找到全局最优解。此外，SVM利用核函数将数据映射到高维特征空间，即使在高维中，计算复杂度也不依赖于样本的维度，而是与样本数量相关。 在结构上，SVM类似三层前馈神经网络，隐含层节点数由支持向量决定。通过求解凸二次规划问题，SVM同时确定了隐含层节点数和权值向量。SVM因其理论基础坚实和在特定问题上的优异表现，曾成为机器学习研究的热点，广泛应用于模式识别、回归分析等多个领域，并发展出如粒度支持向量机(GSVM)、模糊支持向量机(FSVM)等变体。 深度学习的引入进一步增强了SVM在图像识别中的表现。深度网络通过多层结构学习到更深层次的特征表示，这有助于提高识别准确率。本文将深度学习与SVM相结合，利用限制性玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)和卷积限制性玻尔兹曼机(Convolutional RBM, CRBM)构建深度网络，改进训练过程，用于图像识别。实验表明，即使在样本量较小的情况下，这种结合也能取得优于单一支持向量机和深度信念网络的效果。通过对不同层数、节点数和样本数的调整，发现隐含层节点数与支持向量的数量对模型性能有显著影响。 SVM在深度学习框架下的应用展示了其在图像识别领域的潜力，通过与深度学习技术结合，提高了识别的准确性和效率，为图像识别提供了新的解决方案。同时，该研究也强调了深入理解和支持向量机的理论基础以及探索其与深度学习的融合策略的重要性。