我正在构建一个项目，它是一个基本的神经网络，它接收2x2图像，目标是将图像分类为正斜线（1级）或反斜线（0级）形状。输入的数据是一个平面numpy数组。 1代表黑色像素，0代表白色像素。
0级：[1、0、0、1]
1级：[0，1，1，0]
如果我将过滤器作为随机4x1矩阵启动，那么如何使用梯度下降来得出完美矩阵[1，-1，-1,1]或[-1,1,1，-1]到对数据点进行分类。
侧面说明：即使与“完美”答案矩阵相乘然后相加，标签输出也将为-2和2。我的数据标签是否也需要为-2和2？如果我想将班级标记为0和1怎么办？