图像分类问题的经典例子是使用 softmax 线性回归模型对 MNIST 数据集中的手写数字进行分类。假设我们有一个包含 10 个对象，每个对象有 10 张图像的面部数据库。这将是一个图像（人脸）识别的例子。

因此，考虑到数字和面部的特征空间的差异，通过类比，我可以假设每个对象相当于每个数字，而对象的图像相当于手写数字的示例，并应用分类算法来进行识别吗？查看此链接

请帮助我理解这一点？

回答：

在这种情况下没有区别。只是分类问题中的两个数据集：带有数字标签的手写数字图像，或带有对象标签的面部图像。

然而，通常人脸识别任务涉及在同一张图片中找到所有的人脸，而不是对它们进行标记。