CNN训练出的模型输入是50×50，那么我真正使用时输入可以是128×128吗？
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- 2024-08-08 15:51Light Gao的博客 大模型基于先进的神经网络算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer，通过处理海量数据和调整数十亿个参数来提升模型的表达能力和预测性能。这些模型广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、...
- 2023-06-21 17:09Ai技术星球的博客 选择适当的模型结构来构建你的CNN模型。典型的CNN模型结构包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层等。
- 2024-05-27 14:45冻感糕人~的博客 我们知道大模型是训练出来的，那么哪些训练数据都跑哪去了，大模型训练的过程中都干了什么？为什么大模型需要训练？01大模型的参数到底是什么？我们知道大模型的发展从刚开始的几百个参数，到现在的上千亿个参数，...
- 2024-06-03 10:12智泊AI大模型学习教程的博客 在人工智能（AI）的领域中，我们经常听到**训练（Training)和推理（Inference)**这两个词汇，它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念，可以更加自然而生动地理解AI大模型的...
- 2025-02-08 15:08bug菌¹的博客 本文收录于「编程与技术实战」专栏，此专栏涵盖了C/C++编程、人工智能、数据结构、机器学习等技术领域的内容，助你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！
- 2024-05-27 09:00芜蓼的博客 训练模型，导入必要的库，加载类别名称，创建标签映射字典，加载图像数据和对应的标签，构建和编译CNN模型，训练模型，保存训练好的模型
- 2025-05-21 12:34LIANG_Explorer的博客 卷积神经网络（CNN）是计算机视觉任务中的核心技术，其结构通常包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层。...在训练CNN模型时，使用GPU可以显著加速计算过程，代码中通过将模型和数据移动到GPU来实现这一优化。
- 2020-02-11 21:52HowieXue的博客 机器学习算法在训练过程中，做的就是：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；目标就是将损失(Loss)最小化 在这里插入图片描述 上图就是一般模型训练的一般过程（试错过程），其中 模型： 将一个或多...
- 2018-07-06 19:45强劲九的博客 上次使用 Faster R-CNN 训练了一个 VGG16 的网络，为了再提升识别的准确率，利用 ResNet 网络在同样的数据上面训练了多一次，过程如下
- 2023-06-09 21:15涛声依旧叭的博客 弄清楚在机器学习中训练模型、评估优化模型、部署模型上线到底该怎么做？
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5月19日-
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5月8日