要使用卷积神经网络，我们还需要进一步将X的每一条记录展开成28×28×1的形式(图片为黑白色，所以只有1个channel）。这时X变成了四维（样本数为第一个维度，每一个样本是28×28×1的三维数据）。
然后对输入数据X进行标准化处理。这里输入数据的数字全部处于0\~255之间，因此我们将其除以255，使数字落在0\~1之间：
除了X之外，这里还需要对标签值Y进行处理，Y的范围为数字0\~9，属于多分类，需要对其进行独热编码（one-hot encoding）。这是将多类别数值转化为0或1数值的操作，方便处理。读者可以发现，经过这个处理后，长度为42000的向量ytrain变成了42000×10的矩阵（称为大写的Ytrain）。原先y的每个数值被对应为一个维度为10的向量。Y等于几，这个向量的第几个维度就等于1，其他均为0。
人工智能与大数据技术导论
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