- 通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果. - 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴子等,而我们通过提供大量的training data给这个函数集合,对集合里的各种函数组合的输出进行比对,最后选出一个能输出最佳结果(结果是猫)的组合,那么因为这个组合已经很能够很准确的识别猫,所以这个组合就能用来检测图片里是否是猫. - 具体来说,下面第一张图,某一个点为一个函数,而整个网络机构为函数集…