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摘要
摘要
支持向量机是机器学习领域中最常用、最有效的分类算法之一，尤其在小
规模数据集上表现突出。然而，它在数据表达和大规模数据处理上存在局限性。
深度学习以其强大的数据表示和抽象能力、出色的数据处理效率等优势，成为
了各个机器学习领域的主流。为了克服浅层支持向量机所面临的局限性，深度
支持向量机被提出，它结合了深度学习的多项优势，通过反向传播来统一更新模
型参数。然而，深度支持向量机与其他深度学习方法一样，模型可解释性较差，
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