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图像预训练模型的过程通常包括以下步骤:
准备训练数据: 这通常包括大量的图像数据和对应的标签。
构建模型: 可以使用已有的深度学习模型架构,或者自己设计模型架构。
配置训练参数: 包括训练批次大小、学习率和优化器等。
开始训练: 这通常是将模型的输入数据喂给模型,并使用反向传播算法来调整模型的权重,以使模型的预测结果尽可能接近标签。
评估模型: 在训练过程中,可以使用验证数据来评估模型的性能。
保存模型: 在训练结束后,可以将训练好的模型保存下来,以便之后使用。