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试图将卷积神经网络的优势与支持向量机的稳定性相结合,利用训练好的卷积层与池化层提取图片的特征,放入支持向量机中进行训练,进行分类操作。其意义在于利用SVM来替换卷积网络中的全连接层,经实验验证,效果会提升2%-3%,这是一个很可观的提升,并且具备着广泛的意义,在各项其他环境下都能起到不错的效果。