深度学习需要我们对大量的图片或者数据进行打标签，所谓的打标签其实就是找共同点。比如说舌苔中的黄苔，人一眼就看出来了，而电脑是不认识黄苔的。当人将标记好的舌苔对计算机进行训练的时候，此时计算机可能就是在对所有被训练的图片中找他们的共同点，也就是进行对比。所有的图片的特征值进行相减，减来减去发现只有一项是能够成为零或者接近于零，于是计算机程序此时就认为这个特征就是被训练的特征。比如黄苔，两张不同的舌头照片的特征值(颜色，形状等或许是每个像素的颜色和坐标位置)相减，发现大部分像素点的只有颜色减去后值比较小，或者接近于零，那么它就是认为黄色是特征值。
其实在人工智能技术没有发展起来之前，我们人工可以在舌苔上圈出来黄色的部分，然后就让此特征去和别的图片进行对比，假设认为下一张照片中有和对照的特征有一样的部分就认为这张照片和特征照片类似，估计这就是人工智能的原型吧。人工智能就是在这个基础上发展起来的吧？！
以上是本人对深度学习的浅见，在洗澡的时候突然想到的，记录下来以免忘记。
2018.04.24
