作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
每年的9月，AI Challenger竞赛正式拉开帷幕。作为国内第一个由华为联合开发的机器学习竞赛，AI Challenger挑战赛旨在促进机器学习研究和产业的交流合作，推动科技发展。根据评委们的意见，今年的AI Challenger将有两个分题：“图像分类”、“人脸识别”。本文将重点关注图像分类任务。
2. 背景介绍
目前，人类手眼相对来说比较灵敏，用肉眼可以很快识别出物体特征并做出判断，但是由于在太阳光下摄像头的限制，造成了不小的困扰。随着摄像头的普及，越来越多的人开始接受智能化管理，比如自动门铃、无人驾驶汽车等。而基于视觉的机器学习算法能够帮助人工智能系统更加迅速地理解环境，从而辅助决策和执行任务。因此，传统图像分类模型在这一领域也受到了广泛关注。
3. 基本概念术语说明
首先，让我们先来了解一些基本的概念和术语。
图像分类(Image Classification)
在计算机视觉领域，图像分类就是把输入图像划分到不同类别之中，每个类别代表某种特定目标或场景。图像分类具有重要意义，如安全防范、图像检索、图像跟踪、行为分析等。
数据集(Dataset)
数据集是一个存储有限数量样本数据的集合，用于训练、测试或者部署机器学习模型。图像数据集通常采用结构化的方式存储，包含标签、描述信息、图片文件等信息。比如，MNIST手写数字集、CIFAR-10图像数据集都是典型的数据集。
模型(Model)
模型是指计算机实现预测、分析、学习的计算方法或过程。图像分类模型是用来处理图像数据，对其中的对象和场景进行区分