上一篇笔记的传送门：《AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记》（编辑注：为方便大家阅读，此处添加的是人工智能头条此前发布过的文章链接）
▌二、用MLP做图像分类识别？
在没有CNN以及更先进的神经网络的时代，朴素的想法是用多层感知机（MLP）做图片分类的识别，没毛病。
MLP做这个事情效果如何？--> 个人认知内，只能说一般一般。
MLP在这一领域效果一般，是有什么缺陷吗？ --> 缺陷是有的，下文会详细说。
有更好的解决方案吗？
告诉你怎么制作图片的h5文件，以后做cnn等模型训练时，非常有用
以我主子为例子：
原图：
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自己处理成64*64的图片，当然你也可以写代码做图片处理，我懒，交给你实现了：
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本文作为一篇引子文章，也是CNN的导火索。
代码在你手中，把第一层隐藏层设计成和输入层一样大，即 layers_dims [12288, 12288, 20, 7, 5, 1]。
