应用背景利用计算机做图像识别分类的经典算法，训练集中30张已知类别的手写字母图片，目的是要创建一个网络结构，使手写图片与类别之间形成一种映射，以便得到一副新的图片时，利用这个网络结构能够正确判别出它的类别，即它代表的是字母A或是字母B.关键技术利用卷积神经网络对输入图像进行卷积做特征提取，原图像的特征就被细化了，再对已提取的特征图做下采样即平均池化，在减少数据量的同时保证信息量的不丢失，如此在做一次卷积和下采样，图片尺寸变小，数据量合适，做全连接层，传统神经网络，构造输出层。训练时采用BP反向传播，梯度下降法，优化参数。

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