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摘要
摘要
在机器学习领域，深度支持向量机和监督对比学习是备受瞩目的两种方法。
深度支持向量机是一种分类方法，其核心思想是先利用神经网络作为特征提取
的工具，然后再通过支持向量机模型进行分类。其中，深度双子支持向量网络
（DeepTwinSupportVectorNetworks,DTSVN）被进一步提出，该模型可以通过
反向传播来统一求解类别超平面参数和神经网络参数，而非分开的两阶段求解。
同时，DTSVN也解决了
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