图像分类比赛中，你可以用如下方案举一反三 可以模仿这个进行
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Softmax 回归 vs. k 个二元分类器
当类别数 k=2时，softmax 回归退化为 logistic 回归。这表明 softmax 回归是 logistic 回归的一般形式。
如果你在开发分类的应用，需要对k种类型进行识别，那么是选择使用 softmax 分类器呢，还是使用 logistic 回归算法建立 k 个独立的二元分类器呢？这一选择取决于你的类别之间是否互斥。
现在我们来看一个计算视觉领域的例子，你的任务是将图像分到三个不同类别中。(i) 假设这三个类别分别是：室内场景、户外城区场景、户外荒野场景。你会使用sofmax回归还是 3个logistic 回归分类器呢？ (ii) 现在假设这三个类别分别是室内场景、黑白图片、包含人物的图片，你又会选择 softmax 回归还是多个 logistic 回归分类器呢？
在第一个例子中，三个类别是互斥的，因此更适于选择softmax回归分类器 。而在第二个例子中，建立三个独立的 logistic回归分类器更加合适。
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络 简单易懂
gif 动态卷积图解释：
输入的图片是一张图片：7*7*3指7*7这么大小的三层，3分别指的RGB三种颜色值
神经元个数：动图中最后的输出结果3*3*2，2是指它的深度即为神经元个数。
C231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 部分同上，英文版
技术向：一文读懂卷积神经网络CNN
Stanford机器学习---第一讲. Linear Regression with one variable
斯坦福李飞飞-深度学习计算机视觉