“预测”和“答案”之间的差距来燃烧自己，如果猜错了，就进行“调整”，下一次改得更好。这就叫做梯度下降魔法。
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四、识别能力的进化
刚开始的时候，机器人们一塌糊涂：
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把“8”看成“0”，因为它们都是圆的；
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把“5”看成“6”，因为它们下半身太像了；
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遇到潦草的“1”，以为是根毛毛虫……
图像小兵们没有生气，反而一个个耐心地展示更多的样子。有的图像小兵甚至是“奇葩造型”的数字，他们说：
“记住哦，不管我画得多怪，我还是那个数字！”
时间一天天过去，机器人们开始总结出规律：
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“8”是两个连起来的圈圈，“0”是一个大圆；
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“6”是头小肚大，“5”是头大肚小；
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“1”虽然细细长长，但总是笔直向上的。
图像小兵们欣慰地发现，机器人们眼中闪烁起了智慧的光芒，他们越来越少出错，越来越擅长判断，哪怕图像歪歪斜斜，也能猜得七七八八。
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五、考验之日：测试图像的来临
终于，训练结束了。机器人们通过了训练营的课程，阿尔哥·律模带他们来到另一个房间。
这里，站着一队从未见过的新图像小兵。他们来自《MNIST图像魔法书》的第二章：测试篇。
这些图像不会告诉你他们是谁，你只能靠自己判断！
机器人们一个个上前，用自己学到的知识观察、分析、做出回答：
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“这是3！”
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“这是7！”
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“这个……应该是9！”
每一次猜测，都会在魔法书上记录对错，最后统计出机器人的识别准确率。那些准确率超过
95%、甚至接近
99%
的机器人，会被封为“数字识字大师”，被派往银行、快递、医疗、图书馆，为人类服务。
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六、图像小兵的荣光
图像小兵们在数字训练营的故事广为流传。他们虽是一张张看似普通的图画，却像一位位默默奉献的老师，为机器世界带来第一缕“图像智能”的曙光。
有的小兵说：
“我教会了机器人分辨5和6的区别。”
另一个骄傲地说：
“我虽然写得很丑，但正是因为我，机器人才学会处理‘难看的数字。”
从此之后，数字王国每年都会举行“图像节”，向这些图像小兵致敬。因为正是他们，让整个AI世界的图像识别之门被开启。
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结语：小图像，大智慧
在现实中，这些“图像小兵”就是我们所说的
MNIST训练图像。每一张图像都配有标签，它们组成了训练集，用来教计算机识别数字的特征与规律。
这种学习方式，叫做
监督学习。图像是输入，标签是监督，机器模型通过反复训练，不断改进自己的判断规则。
就像童话中的机器人学徒，现实中的神经网络也需要这样一幅幅图像来“认字”。从最基础的数字分类任务开始，逐步迈向更复杂的图像识别世界。
而
MNIST
的每一个像素，都记录着图像智能启蒙时代的记忆。
第689章 mnist图像识别用的训练图像，用童话故事讲解[2/2页]