2026 13 4月 卷积神经网络 2026/4/13 02:33:29 自监督学习与卷积池化的结合：提升CNN在小样本任务中的性能表现 2026-04-13 Zhou Jie 1,770 次阅读 本文介绍了自监督学习与卷积池化结合的方法，旨在提升卷积神经网络在小样本任务中的性能。详细解释了自监督学习和卷积池化的概念，分析了小样本任务的难题，并给出了结合的具体方法和示例代码。还探讨了该方法的应用场景、优缺点和注意事项。通过这种结合，能有效解决小样本任务中的过拟合问题，提高模型的性能。 Performance Improvement CNN Convolutional Pooling Self-supervised learning Small sample tasks