第一篇：2022Reinforcement Learning in Image Classification: AReview（基于强化学习的图像分类综述）作者：目的：关于图像分类在强化学习方面的综述。内容：①通过分析以往的研究结果，说明使用基于rl的方法在图像分类过程中的效果②为RL技术在图像处理和分类中的应用提供未来的方向和开放问题具体：①关于RL的效率有两种指标：数据效率和计算效率。数据效率

于是查看模型的输入，model.shape是1024，然后再看数据的类型.shape后是（731，2048）。数据的维度是2048，而模型的输入数据是1024，导致的错误。接受输入形状为[2097152,1]，但是数据输入是1048567。可以发现两个数字是倍数关系。这里有两个方法，该数据维度或者模型输入维度。于是了解probs = model(seq)，是model函数或模型的输出。报错显示该错

于是，在pycharm下的终端运行 python main.py -d D:\\teacher_Pan\\xiazai\\new -s D:\\teacher_Pan\\xiazai\\new1 -m summe。报错：error: the following arguments are required: -d/--dataset, -s/--split, -m/--metric。其中main.

可能是导致维度不匹配的原因。为了确保输入到全连接层的维度正确，、需要计算经过卷积层和池化层后的特征图尺寸。：假设输入图像的尺寸是 H \W（高度和宽度），例如 H = 300,W = 300。找到错误代码，是由于模型处计算错误。这段代码中的全连接层。错误表示：矩阵的维度不匹配，导致无法完成矩阵相乘操作。