密集特征学习是通过深度网络自动提取高维连续向量表示，常用预训练模型（如ResNet、BERT）直接提取；标注少时可用对比学习等自监督方法增强判别力；需L2归一化、PCA降维等后处理提升下游效果。
密集特征学习指的是从原始数据中自动提取出高维、连续、信息丰富的表示，而不是依赖人工设计的稀疏规则或离散统计量。在图像、文本、时序等任务中，它通常通过深度神经网络（如CNN、Transformer、MLP）实现，输出的是每个样本对应的稠密向量（例如 128 维、512 维浮点数组），能更好捕捉语义、结构和上下文关系。
不从头训练，直接复用成熟模型的中间层输出是最高效的方式。比如：
torchvision.models.resnet50(pretrained=True)，去掉最后分类层，取 avgpool 或某一层的特征图展平成向量transformers.AutoModel.from_pretrained("bert-base-chinese")，取 last_hidden_state[:, 0, :]（[CLS] 向量）作为句向量注意冻结主干参数（model.eval() + torch.no_grad()）可大幅提速且避免干扰原模型分布。
当标注数据少时，密集特征容易过拟合或泛化差。可引入自监督策略增强表达能力：
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这些方法不要求标签，只靠数据自身结构就能训练出更鲁棒的特征编码器。
原始深度特征维度高、含冗余、分布偏斜，直接用于下游任务可能效果不佳：
F.normalize(feature, p=2, dim=1)，让相似样本在余弦空间更易聚类别跳过这步——未经归一化的 ResNet 特征在 KNN 检索中准确率可能下降 15% 以上。
基本上就这些。密集特征不是越深越好，关键是匹配任务目标、控制信息粒度、做好分布对齐。练得多，自然就清楚哪一层的输出最“带感”。
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