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2026/7/24 11:35:08
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梯度下降是最常用优化算法,沿负梯度方向更新参数,包括批量、随机、小批量梯度下降。Adam、RMSprop 等自适应优化器提升收敛速度与稳定性。优化算法效率直接影响训练速度与模型最终性能。
图像分类是 CV 基础任务,判断图像所属类别。CNN 出现前依赖人工设计特征,效率低下。AlexNet 首次在竞赛中大幅超越传统方法,开启深度学习时代。如今 ResNet、Vision Transformer 等模型在分类任务接近甚至超越人类水平。
支持向量机(SVM)寻找最优分类超平面,最大化类别间隔,泛化能力优秀,适合高维小样本数据。通过核函数处理非线性问题,早期在文本分类、图像识别中表现突出。虽被深度学习超越,仍在轻量化任务中高效可用。
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