特征维度是通道数吗？

是的，特征维度在计算机视觉领域中通常指的是图像的通道数。

交叉验证是什么？

交叉验证（Cross-validation）是机器学习中一种常用的模型评估方法，它使用一部分数据进行训练，而另一部分数据用于测试。交叉验证旨在减少因数据集的随机性或者不平衡性而引起的误差。

其中，最常用的交叉验证方法是K折交叉验证（K-fold cross-validation），它将原始数据分成K份（通常取K=5或者K=10），其中K-1份作为训练集，剩余1份作为测试集，重复这个步骤K次，每次使用不同的测试集，最终将K次实验的结果求平均值，得到模型最终的性能评价。

交叉验证有多种变体，如留一法交叉验证（Leave-one-out cross-validation，LOOCV）、自助法交叉验证（Bootstrap cross-validation）等，也可根据任务的不同进行改进，如针对时间序列数据设计的时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）等。

交叉验证方法可以有效地评估模型性能，并帮助选择最佳的模型参数。除此之外，交叉验证还可以帮助检测模型的过拟合问题和数据质量问题等。