实验介绍：
图像识别是人工智能的重要领域
怎么识别图像呢？
人眼识别人的性别
看头发长度，身型，穿衣打扮这些特征，比如：长发是女孩，短发是男孩。
使用神经网络算法就可以自动学习特征并用于分类等任务。
一：神经网络
每层学习一些特征
神经网络是好几层逻辑回归叠在一起
最终使用逻辑回归预测
神经网络分为三层
神经网络的隐藏层多几层就是深度神经网络。
使用深度神经网络进行的机器学习就是深度学习
在orange里面深度学习部件如下
使用游乐场体会深度神经网络
拖出游乐场并双击打开
里面有四种不同的数据集
看到要区分不同的两种数据是比以前的数据困难的
可以看见损失一直下降最终趋于平稳
不同的数据被不同的颜色分隔开
二：卷积神经网络
我们使用卷积神经网络进行对手写数字的识别
一个完整的工作流如下
所有部件都在深度学习里
勾选训练和测试
如果少了训练的数据，数据的准确率会大幅度降低
识别原理
图像以数字矩阵的形式存储在计算机中，其中这些数字称为像素值。
0最暗，255最亮。
彩色图片又称rgb图片
rgb是红（red）绿（green）蓝（blue）三原色的缩写。
三原色不同的灰度构成了所有的颜色
简单的操作如下
选择手写数据文件夹，只要预测，点击载入图片
！注意，选择sample文件夹即可，不选子文件夹，这一步需要输入大量图片。
测试数据在orange官网可以找到，还有教程
点击底下❓
再点击数据，即可跳转下载链接
打开模型训练与测试，点击开始训练
完成如图
打开CNN学习器，点击观察并输出模型
完成如图
下面的图片加载器输入你想识别的图片
可以自己手写上传，也可以在网上找，下载官网的等等
点击CNN预测
完成