识别：一开始可能会把猫误认为小狗。
2. 反馈纠正：通过大量正确示例（标注数据），不断调整判断标准。
3. 提高准确率：见得越多，识别就越准确。
总结
? 神经网络识别图片，就像人类学习认识物体的过程。
? 它先扫描细节（卷积层），再提炼关键信息（池化层），最后进行分类（全连接层）。
? 通过大量训练，它能不断调整自己的判断，提高识别准确率。
这就是图像识别的核心原理。
打个比喻，实际上就是概率问题，看的多了就有个正确的概率，靠猜
识别：一开始可能会把猫误认为小狗。
2. 反馈纠正：通过大量正确示例（标注数据），不断调整判断标准。
3. 提高准确率：见得越多，识别就越准确。
总结
? 神经网络识别图片，就像人类学习认识物体的过程。
? 它先扫描细节（卷积层），再提炼关键信息（池化层），最后进行分类（全连接层）。
? 通过大量训练，它能不断调整自己的判断，提高识别准确率。
这就是图像识别的核心原理。
打个比喻，实际上就是概率问题，看的多了就有个正确的概率，靠猜