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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dense層 keras已訓(xùn)練好模型,一段時(shí)間后又有新數(shù)據(jù),如何在已有模型基礎(chǔ)上繼續(xù)做增量訓(xùn)練?

keras已訓(xùn)練好模型,一段時(shí)間后又有新數(shù)據(jù),如何在已有模型基礎(chǔ)上繼續(xù)做增量訓(xùn)練?我也是一個(gè)菜鳥,可以用來(lái)交流。。。在我看來(lái),如果網(wǎng)絡(luò)不需要調(diào)整(例如不添加新的類別),只需使用一個(gè)小的學(xué)習(xí)率來(lái)微調(diào)網(wǎng)絡(luò)

keras已訓(xùn)練好模型,一段時(shí)間后又有新數(shù)據(jù),如何在已有模型基礎(chǔ)上繼續(xù)做增量訓(xùn)練?

我也是一個(gè)菜鳥,可以用來(lái)交流。。。

在我看來(lái),如果網(wǎng)絡(luò)不需要調(diào)整(例如不添加新的類別),只需使用一個(gè)小的學(xué)習(xí)率來(lái)微調(diào)網(wǎng)絡(luò)的所有數(shù)據(jù)。

如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化(如增加新的類別),在前期(如conv層)固定網(wǎng)絡(luò)參數(shù),后期(如FC層)直接學(xué)習(xí)參數(shù)。然后放開凍結(jié),微調(diào)大局。