如何设置连接的深度CNN模型的验证数据？

连接的深度CNN模型的验证数据可以通过以下步骤进行设置：

1. 数据集准备：首先，需要准备好包含验证数据的数据集。这个数据集应该包含与训练数据相似的数据样本，但是与训练数据是独立的。确保数据集中的每个样本都有正确的标签，以便进行模型的验证。
2. 数据预处理：对验证数据进行与训练数据相同的预处理步骤，例如图像数据的缩放、裁剪、归一化等。确保验证数据的预处理步骤与训练数据一致，以保持一致性。
3. 数据加载：使用合适的库或框架加载验证数据集。根据使用的编程语言和框架，可以使用不同的函数或类来加载数据集。确保加载的数据集与验证数据的路径和文件格式相匹配。
4. 模型加载：加载已经训练好的深度CNN模型。根据使用的框架，可以使用相应的函数或类来加载模型。确保模型的结构与训练时的结构完全一致。
5. 模型验证：使用加载的模型对验证数据进行预测。将验证数据输入到模型中，获取模型的输出结果。可以使用模型的评估指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型在验证数据上的性能。
6. 结果分析：分析模型在验证数据上的性能表现。可以查看模型的预测结果与真实标签之间的差异，进一步优化模型的性能。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来构建和部署深度CNN模型。腾讯云提供了丰富的人工智能服务和工具，如腾讯云图像识别、腾讯云自然语言处理等，可以帮助开发者快速构建和验证深度学习模型。