CRBM实验设计及结果（version1）

    CRBM其成功应用在手写数字识别上，当其对1000张手写数字进行分类（识别手写数字属于哪个数字），其误识别率约7%。从上述应用可见，CRBM在提取特征和解决多分类问题上颇有成效。那么能不能用其解决人脸和非人脸的二分类问题呢。

    实验设计：

    人脸图像设为类别1，非人脸归为类别2。使用带类标的3000张人脸图像，3000非人脸图像作为训练数据集进行训练。

    用不带类标的1500张人脸图像，1500张非人脸图像作为测试集使用已经训练好的CRBM模型进行测试。

    最后，发现误识别率约18.1%。说明了CRBM在解决分类问题上还是比较有优势。