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图像分类本质上是一个映射函数的学习过程：给定一幅二维像素矩阵 $ I \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} $，其中 $ H $ 表示高度、$ W $ 宽度、$ C $ 为通道数（通常为3，对应RGB色彩空间），目标是输出一个类别标签 $ y \in {1, 2, …, K} $，表示该图像所属的预定义类别。对于猫狗识别任务而言，$ K = 2 $，即二分类问题

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