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本篇文章将特别针对入门新手，以浅显易懂的方式梳理大模型的发展历程、核心网络结构以及数据微调等关键技术。

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通常来说提高网路性能最直接的方法就是增加网络结构的深度和宽度，但这种方法往往伴随着参数计算量的增加，而且更容易出现过拟合现象。GoogLeNet提出将全连接层甚至一般的卷积都转化为稀疏连接。

一.Xception的概述Xception是inception处于极端假设的一种网络结构。

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实验题目静态路由协议的配置实验目的熟悉路由器工作原理和机制；巩固静态路由理论；设计简单网络结构；规划IP地址、子网掩码和网关。

网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。为了搭建一个完整的神经网络，定义一个Resnet的类，这个类就包含resnet50的所有层和结构。

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。

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相关知识为准确理解图像分辨率的变换，对网络结构中影响图像分辨率变换的几个函数进行简单回顾nn.Conv2d的参数详见这里，其输入和输出之间的关系如下，其中dilation默认为1.nn.MaxPool2d

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还是借用huggingface书里面的一句话：在BERT,GPT,Transformers模型被提出之前，被广泛使用的自然语言处理网络结构式RNN。

mobileNet具体细节，在前面已做了分析记录：轻量化网络-MobileNet系列-CSDN博客这里是根据网络结构，搭建模型，用于图像分类任务。

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？到目前为止，已有很多学者设计出了各种各样的多尺度模型架构供我们学习参考。这其中，图像金字塔和特征金字塔是实现多尺度的两种常用方法。更具体点，可以分为多尺度输入网络、多尺度特征融合网络、多尺度特征预测融合网络、多尺度特征和预测融合网络

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