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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GPT-OSS-20B是一款开源、可本地部署的210亿参数大模型，采用稀疏激活与量化技术，可在消费级显卡运行。支持结构化输出与低资源推理，适用于医疗、金融等数据敏感领域，实现低成本、高安全的AI应用落地。

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