neural-network - Torch7 中的支持向量机

Question

我的模型基于以下教程：

在最后阶段，神经网络用于从 CNN 中提取的特征。我想在最后一层使用 SVM。我怎样才能将它添加到我现有的模型中？

在一些论文中已经表明，作为 CNN 的最后一层，SVM 似乎比神经网络运行得更好，因此我想尝试一下以提高模型的准确性。支持向量机也可以用于神经网络缺乏的一类分类。我最终需要一个类分类器，因此需要在 CNN 中添加一个支持向量机。

请帮助

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编辑：我的旧答案完全是垃圾，因为您不能将（线性）SVM 编码为完整的模块。相反，您可以将 SVM 视为

在输出节点上具有线性激活并通过铰链损失训练的 1 层 NN

（请参阅接受的答案的评论。）

这意味着在 Torch 中，您可以模拟一个（线性）SVM，例如

linearSVM = nn.Sequential()
linearSVM:add(nn.Linear(ninputs, 1))
criterion = nn.MarginCriterion()

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