斜斜，也能猜得七七八八。
五、考验之日：测试图像的来临
终于，训练结束了。机器人们通过了训练营的课程，阿尔哥·律模带他们来到另一个房间。
这里，站着一队从未见过的新图像小兵。他们来自《nist图像魔法书》的第二章：测试篇。
这些图像不会告诉你他们是谁，你只能靠自己判断！
机器人们一个个上前，用自己学到的知识观察、分析、做出回答：
\t“这是3！”
\t“这是7！”
\t“这个……应该是9！”
每一次猜测，都会在魔法书上记录对错，最后统计出机器人的识别准确率。那些准确率超过 95、甚至接近 99 的机器人，会被封为“数字识字大师”，被派往银行、快递、医疗、图书馆，为人类服务。
六、图像小兵的荣光
图像小兵们在数字训练营的故事广为流传。他们虽是一张张看似普通的图画，却像一位位默默奉献的老师，为机器世界带来第一缕“图像智能”的曙光。
有的小兵说：
“我教会了机器人分辨5和6的区别。”
另一个骄傲地说：
“我虽然写得很丑，但正是因为我，机器人才学会处理‘难看的数字’。”
从此之后，数字王国每年都会举行“图像节”，向这些图像小兵致敬。因为正是他们，让整个ai世界的图像识别之门被开启。
结语：小图像，大智慧
在现实中，这些“图像小兵”就是我们所说的 nist训练图像。每一张图像都配有标签，它们组成了训练集，用来教计算机识别数字的特征与规律。
这种学习方式，叫做 监督学习。图像是输入，标签是监督，机器模型通过反复训练，不断改进自己的判断规则。
就像童话中的机器人学徒，现实中的神经网络也需要这样一幅幅图像来“认字”。从最基础的数字分类任务开始，逐步迈向更复杂的图像识别世界。
而 nist 的每一个像素，都记录着图像智能启蒙时代的记忆。