深度学习笔记(02):神经网络的输入和输出

logistics回归,逻辑回归问题。
图像在计算机中如何保存?要保存一张图像,要保存三个独立矩阵,对应三原色通道。如果输入图像大小是64×64大小的,那个矩阵的大小也是64×64的,而且是3个矩阵。
要把矩阵中的像素值放到一个特征向量x中,这个x就表示了这张图像。向量x的总维度就是64×64×3。
深度学习笔记(02):神经网络的输入和输出_第1张图片
图片的特征向量x作为输入,预测输出的结果标签为y。
用一个单独的(x,y)作为一个单独的输入样本。
训练集由m个样本构成。
X = [x1, x2, …, xa, … , xm]
深度学习笔记(02):神经网络的输入和输出_第2张图片
X是一个nx行m列的矩阵,其中nx是图像特征向量x的维度。如前面提到的64×64×3。
训练样本即X用矩阵表示。
输出矩阵y直接就是1×m的向量了。这个m也就是训练样本的数量m。

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