什么是特征提取？
在深度学习中，特征提取是指通过神经网络自动学习数据中的关键特征表示，为后续任务（如分类、检测）提供有效输入。
🎯 核心目标：将原始数据（图像/文本/音频等）转化为高维特征向量，保留语义信息并去除冗余噪声。
常见特征提取方法
1. 卷积神经网络（CNN）
- 通过卷积层提取局部特征（如边缘、纹理）
- 池化层降低空间维度，增强平移不变性
- ⚙️ 示例：使用 深度学习基础教程 学习CNN结构
2. 自动编码器（Autoencoder）
- 无监督学习，通过编码器-解码器结构压缩数据
- 可用于降维或生成特征表示
- 🧠 隐藏层输出即为特征向量
3. 迁移学习
- 利用预训练模型的特征提取器
- 冻结底层参数，微调顶层适配新任务
- 🔄 示例：使用ResNet预训练权重提取图像特征
应用场景
- 计算机视觉：人脸识别、物体检测（如YOLO模型）
- 自然语言处理：词嵌入（Word2Vec）、句子表征（BERT）
- 语音处理：MFCC特征提取、声纹识别