结合支持向量机的卷积神经网络分类文献综述

卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力在图像分类领域取得了显著的成功。

然而，传统的CNN模型通常采用全连接层作为分类器，容易受到数据过拟合的影响，尤其是在训练样本有限的情况下。

为了解决这个问题，近年来兴起了将CNN与支持向量机(SVM)相结合的方法。

SVM作为一种经典的机器学习算法，具有较强的泛化能力和鲁棒性，能够有效处理高维数据和非线性问题。

将CNN与SVM结合，可以充分利用CNN的特征提取优势和SVM的分类优势，从而提高分类精度和泛化性能。

本文首先介绍了CNN和SVM的基本原理，然后重点综述了CNN-SVM模型在图像分类中的研究进展，并对不同模型的优缺点进行了分析比较，最后对未来的研究方向进行了展望。

关键词：卷积神经网络；支持向量机；图像分类；特征提取；深度学习

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）在图像分类领域取得了突破性进展。

CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动学习图像的层次化特征表示，并在各种图像分类任务中表现出色[1-2]。

然而，传统的CNN模型通常采用全连接层作为分类器，容易出现过拟合现象，尤其是在训练样本有限的情况下[3]。