然后，我们可以利用深度学习算法，比如卷积神经网络（CNN）对这些图片进行演习。演习过程中，我们通过打算机程序对图像进行特色提取和分类判别。详细来说，打算机会从图像中提取出一些关键信息，比如颜色、纹理等，然后根据这些信息将图像分为不同的种别。
我们可以把图像分类看作是给图像打上标签的过程，就像我们给生活中的物品打上标签一样。演习完成后，当我们供应给机器一个新的图片时，它就能够通过之前学到的知识来预测这张图片属于哪一类。
如果用生活中的例子来类比的话，咱们可以把图像分类算作是孩子辨认物品的过程。就像孩子在看到狗、猫、树等东西时，我们会见告他们每个物品的名称和特色，让他们逐步学会辨认。而随着他们学习的不断深入，他们也能够快速地理解并辨认出各种物品。
那么，你学会了吗？希望这个科普对大家有所帮助！
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