facenet训练完毕的模型:20180402114759

ChatGPT是一种非常出色的自然语言处理模型，但是要训练这样的大模型可是需要耗费很大的成本的。针对这个问题，我们可以选择基于一个基础模型进行训练，然后添加自己的数据，最终得到一个领域增强的个性化模型

Transformer 预训练语言模型通过大规模文本语料的训练，获得对语言的深度理解，广泛应用于自然语言处理任务中，如文本生成、翻译、问答等。

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针对cifar数据集，利用已有Xception模型，微调模型后，进行分类训练。

在vs2010+opencv2.4.9运行环境，通过特征脸、PCA、LBPH三种方法分别训练生成了三个分类器，有训练源代码（加详细注释）和含有400张92*112人脸的数据库！

ChatGPT预训练模型是由深度神经网络组成的多层网络，其采用Transformer模型来建立词与词之间的复杂关系。Transformer模型主要由Encoder和Decoder两部分组成，并通过监督