卷积神经网络是一种专为处理网格数据（如图 2-1）而设计的深度学习模型，其核心在于利用局部连接和参数共享的特性来提取有效的特征。使用一个基础的网络模型，比如 ResNet-50，来从图像中提取特征；对提取出的特征进行聚类处理，并据此生成伪标签；计算每个聚类特征的平均值，以此建立一个聚类级别的特征库；使用 ClusterNCE 损失函数来训练模型，并采用动量更新的方式来调整聚类特征；定期对特征进行重

实证分析中常面临数据分布不均的挑战。在小样本场景下，常采用SMOTE算法通过插值生成新的合成样本；而在样本量较大时，则可结合TomekLinks剔除边界噪声。本文选用SMOTE-ENN混合采样策略，先过采样扩充少数类，再通过编辑最近邻清洗重叠区域，以平衡类别分布并改善模型学习能力。

原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat。

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如果你想看看自己关注的技术路线或企业在资本的眼里到底属于第几梯队，欢迎在评论区聊聊你的看法。钱不再为“产能”买单，而是疯狂涌向**“更长时、更安全、更便宜、更智能”**的技术护城河。Kaizong Ye 拥有丰富的北美市场数据建模与统计分析经验，深度参与过多个能源与金融科技领域的行业研究项目，擅长从复杂数据中提炼商业洞察与投资趋势。这背后不仅仅是产业链配套的问题，更是。今天我们就用3分钟，扒开这份

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