一张图看懂神经网络如何识别 “狗照片” ylc3000 2025-11-16 0 浏览 0 点赞 短文 一张图看懂神经网络如何识别 “狗照片” 深度神经网络的学习过程，就像是在 “摸索中前行”。它会不断调整内部各个连接的强弱，让输入的信息在层层传递的过程中，更容易激活那些 “识别正确” 的神经元，最终把图片和正确的概念对应起来。 例如，当我们给系统看一张狗的照片时，图片首先会被分解成很多像素点。第一层神经网络只关注这些像素的明暗变化。到了第二层，它开始在像素之间寻找直线和边缘等简单形状。第三层则把这些边缘拼接起来，形成更复杂的轮廓。接下来的几层，会逐步识别出耳朵、眼睛、身体等更具体的特征。等所有这些信息被综合分析后，网络就能判断出：这是一只狗！ 在这个过程中，每个 “神经元” 只有在收到足够多的信号时才会被激活，把信息继续传给下一层。如果信号太弱，就会被自动忽略。神经网络会通过不断学习大量样本，反复调整各个连接的权重，把没用的噪声逐渐过滤掉，只留下那些对判断结果最关键的特征。 网闻录 一张图看懂神经网络如何识别 “狗照片”
