特征提取子模块

特征提取子模块是深度学习或机器学习模型中的关键组成部分，负责从原始数据中提取有意义的、可量化的特征。这些特征能够有效地表示数据的主要特性，有助于提高模型的预测性能。特征提取子模块通常包括多种技术，如滤波器、池化层、卷积神经网络等，以便于捕捉数据的多尺度、多方向和非线性特性。此外，特征提取子模块还可以通过降维、正则化等方法，减少数据的复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。总之，特征提取子模块在模型中起着至关重要的作用，它能够将复杂的数据转化为易于处理和分析的形式，为后续的建模和预测任务奠定基础。