提取器子模型训练方法详解：监督学习与深度卷积神经网络

提取器子模型通常是通过监督学习的方式进行训练获得的。具体来说，可以使用大量的标注数据来训练一个深度卷积神经网络（CNN）模型，该模型可以将输入的图像转换为一系列特征向量，这些特征向量可以用于后续的图像识别、分类、检测等任务。在训练过程中，可以采用反向传播算法来更新模型的参数，以最小化模型在训练集上的预测误差。在训练完成后，可以使用提取器子模型来提取新的图像特征，这些特征可以用于不同的图像处理任务。