断调整自身的参数（例如权重和偏差），逐渐提升识别精度。
?如果模型分类错误，它会计算错误的程度（称为损失函数）。
?然后使用反向传播算法，调整模型内部的连接权重，使下一次的判断更加准确。
经过成千上万次训练，计算机就像信使鸟们一样，越来越聪明，错误率也大大降低。
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故事的尾声：森林的智能信件系统
经过这场成长之旅，信使鸟们变得无比高效。它们不仅能迅速分类普通的信件，还能应对各种奇怪的笔迹，比如：
?小孩子歪歪扭扭写下的数字。
?下雨天被水浸湿、字迹模糊的信件。
?老人家写下的潦草笔迹。
甚至，有一天，森林里出现了一封奇怪的信件，上面的数字从来没有见过。信使鸟们没有慌张，而是运用它们的学习能力，推测出了这封信可能的内容。
在现实中，这种能力对应着深度学习和迁移学习。计算机不仅能识别训练过的数字，还能在面对新问题时通过已有的经验进行推断。
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总结：智慧的信使鸟和数据分类的旅程
1.观察与提取特征→像信使鸟们用魔法透镜看清细节，计算机通过图像预处理和特征提取理解数字形态。
2.智慧判断→信使鸟们通过魔法书识别数字，计算机通过神经网络进行复杂的判断。
3.协作与投票→鸟儿们集体决策，计算机的多层神经网络协同处理信息。
4.从错误中学习→鸟儿们在魔导师的指点下成长，计算机通过监督学习不断优化模型。
最终，无论是森林的信使鸟，还是现实中的人工智能，它们都在不断成长，变得更加智能。
就像魔导师教导信使鸟的一句话：
“聪明不是不会犯错，而是犯错后愿意学习。”