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17.特征提取与选择的最新研究进展

在模式识别领域，特征提取与选择是至关重要的步骤，直接影响着分类器的性能。随着数据科学和机器学习技术的快速发展，特征提取与选择的方法也在不断进步。本节将介绍特征提取与选择领域的最新研究进展，包括深度学习、迁移学习、自监督学习等方法的应用，以及在实际工程中的优化策略。

17.1深度学习在特征提取中的应用

深度学习通过多层神经网络自动学习数据的高级特征，已经成为特征提取领域的主流技术。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变压器（Transformer）等在图像、文本、语音等多种模态的数据处理中表