本文研究了使用深度神经网络对纹理特征重要的图像数据集进行分类的方法，并证明手工特征提取是有效的降低异常误差率的工具。同时，还验证了基于纹理的数据集比手写数字或其他目标识别数据集更高维，更难以被神经网络粉碎。
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