深度学习：卷积神经网络与图像识别基本概念
一 卷积神经网络的组成 图像分类可以认为是给定一副测试图片作为输入 ，输出该图片 属于哪一类。参数 W 是图像的宽度，H 是高度，C 是通道的个数；彩色图像中 C = 3，灰度图像 中 C = 1。一般的会设定总共类别的个数，例如在ImageNet竞赛中总共有 1000 个类别；在CIFAR10 中有 10 个类别。卷积神经网络则可以看成这样的黑匣子。输入是原始图片 I，输出是 L 维的向量 。L
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