概念Classification Head / 分类层
分类头
神经网络中用于分类任务的最后一个线性层，权重矩阵形状为[hidden_size × num_classes]，输出维度严格等于类别数，维度固定后无法直接扩展
核心事实
时间轴 (近 90 天)
10月21日
只训练分类头（冻结全部 backbone）适合样本量在几百到几千级别、且类别与 ImageNet 语义相近的场景，但模型对域偏移的适应能力几乎为零。
待验证50%
9月24日
判断型决策模型的输出是封闭的结构化结果，本质上是一次前向传播的分类或回归任务，不存在自回归迭代开销
已验证65%
9月17日
分类头通常是一个简单的全连接层加Softmax激活，将高维特征向量映射到各类别的概率分布
待验证50%
9月17日
混合架构中推理时可只运行轻量分类头而无需每次调用完整大模型，从而降低延迟和成本
待验证50%