保存然后重用CNN模型-保留初始化
是指在使用卷积神经网络（CNN）进行训练后，将训练好的模型保存下来，并在以后的任务中重用该模型。
CNN是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测、图像生成等领域。在训练CNN模型时，需要通过大量的数据进行迭代训练，以调整模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。
保存训练好的CNN模型的目的是为了在以后的任务中能够直接使用该模型，而无需重新进行训练。这样可以节省时间和计算资源，并且可以保留模型在训练数据上学到的知识。
在保存CNN模型时，通常会保存模型的权重参数和网络结构。权重参数包含了模型在训练过程中学到的各个层的参数值，而网络结构描述了模型的层次结构和连接方式。
重用CNN模型时，可以加载之前保存的权重参数和网络结构，并将其应用于新的任务中。这样可以直接使用已经训练好的模型进行预测或特征提取，而无需重新训练。
保留初始化是指在重用CNN模型时，保持模型的初始状态，即加载模型时不对权重参数进行更新。这样可以确保模型在新任务中的表现与之前训练时的表现一致，避免因为更新权重参数而导致模型性能下降。
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for i in range(CV_SIZE): cnn.train()
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