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● 模型训练:在训练模型之前,读取 (2) 生成的特征并进行预处理。例如,如果需要,对数据进行归一化,并根据可用数据量按比例拆分为训练、验证和测试数据集。模型训练完成后,将与 model.json 文件一起存储 (3),该文件包含有关训练模型的相关信息,例如每个隐藏层的神经元数量、隐藏层数量、使用的变量(后拟合残差、SNR 等)等。● 批量推理:模型训练完成后,可以通过加载保存的模型 (3) 并对新的 GNSS 数据执行推理过程将其部署到生产中。