我目前正在研究图像分类任务，该过程涉及使用所需目标值进行训练，使其成为监督学习任务。
但是，当训练模型（例如 ResNet50）在 CIFAR-10 图像上进行图像分类时，我们是否可以认为 conv5 层之后出现的特征图也是通过监督学习生成的？
根据我的理解，特征图是在监督学习期间优化的，没有明确的目标，这表明它们可能被认为是通过无监督学习生成的。
因此，我们应该将监督学习过程中出现的中间特征图分类为通过监督学习还是无监督学习生成？
像 ResNet50 这样的模型的中间层在监督训练期间生成的特征图可以被视为监督学习过程的一部分，尽管它们并不直接对应于目标标签。
在监督学习期间，参数的优化（包括那些负责生成特征图的参数）是由损失函数驱动的，该损失函数根据目标标签评估模型的预测。特征图本身没有明确的监督（特征图没有直接标签），但它们的表示被间接塑造以改善最终的分类结果。
包括 conv5 在内的中间层学习与监督任务（本例中为图像分类）最相关的特征。当模型调整其权重以最小化监督损失时，这些特征就会出现，这意味着生成特征图的过程本质上与监督训练管道相关联。
在无监督学习中，将在不参考任何标签的情况下提取特征，而是依赖于数据中的内在模式（例如聚类或自动编码器）。
在监督学习中，即使特征图本身不直接与标签进行比较，特征也会被优化以帮助最终的监督目标。
由于这些特征图的生成受到监督目标的影响，因此它们应该被归类为监督学习的结果。即使在单个特征图层面上没有直接监督，它们也是整体特征图的副产品。监督优化过程。