、长胡须、尖耳朵，应该是猫！”
这就类似于**全连接层（Fully
Connected
Layer）**的作用，把所有提取到的特征汇总，并将其映射到一个类别，比如“猫”或“狗”。
同时，你的大脑会给这个判断一个信心值，比如你80%
确信它是猫，但也可能有20%
的概率认为它是狐狸（这类似于Softmax函数计算类别概率）。
5.
纠正错误，提高识别能力（相当于模型训练）
如果有一天你看到一只没有毛的斯芬克斯猫，你可能会一时犹豫：“它没有毛，但长得很像猫，该不会是狗吧？”
如果有人告诉你：“别担心，它确实是猫，只是没长毛。”
你就会修正你的认知，并在下次看到类似的动物时更准确地判断。
这类似于神经网络的训练过程：
1.
初始识别：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
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神经网络识别图片，就像人类学习认识物体的过程。
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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）。
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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
第555章 神经网络如何识别图片[2/2页]