深度学习方法（上位机离线分析）
Deep Learning Methods — Desktop Offline Analysis
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
01
定义
用多层神经网络（CNN/LSTM/Transformer）直接从原始或浅特征数据学习表示与预测。
02
公式与计算
ŷ = f_L(…f_2(f_1(x)))
训练：反向传播 + 梯度下降，需大量数据与正则化
03
适用时机
大规模波形/图像/声学数据（DAS 事件、生物声学、影像反演）、长序列预测。 上位机离线分析时以结果精度优先，可交互调参、可视化中间量，并保存原始数据与处理记录。
04
关键参数
网络结构、数据量、训练策略、可解释性手段；离线版本建议提供参数扫描与敏感性分析，输出可追溯的处理报告。
05
注意事项
失效与边界SIYB 立场：深度学习在环境感知领域多为" promising / experimental"，落地前必须有本地验证集与失败案例说明。 上位机实现适合标定建模、事后归因与报告生成，须与现场实时链路保持参数一致。
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