我们可以使用 tensorflow 用新数据训练预训练模型吗？
[英]Can we train a pre-trained model with new data using tensorflow?
原文
2020-01-20 12:30:31
5
2
python/
tensorflow/
machine-learning/
classification/
conv-neural-network
问题描述
我有一个训练有素的模型，可以将猫或狗分类为名为的 h5 文件
catvsdogs.h5
现在我想在列表中添加另一种动物。 假设我想使用该模型对猫/狗/老虎进行分类，并且我不想重做猫和狗的训练过程，而是想在我的神经网络中输入老虎数据集，然后它将对狗或猫进行分类或带有相同文件的老虎。 有可能这样做吗？ 如果是，如何？
2 个解决方案
解决方案1
1 2020-01-20 12:39:10
不幸的是，这是不可能的。 您当然可以为tiger类训练一个模型，但您还需要dogs & cats数据来使模型在这 3 个类之间进行分类。
如果你加载这个 ( catsvsdogs.h5 ) 预训练模型只训练tiger类，你必须将输出层设置为1类，所以在预测时它只会预测它是否是老虎。
仅在新类上重新训练训练模型仍然是一个研究问题。
解决方案2
0 2020-01-20 12:38:46
这是不可能的，因为您的模型的结构方式可以将两个类中的一个分配给图像，您必须更改最外层并重新训练它。
如何使用 Spacy NER 模型训练全新的实体而不是预训练的实体？
[英]How to train completely new entities instead of pre-trained entities using Spacy NER model?
如何向预训练的对象检测模型添加额外的类并训练它检测所有类（预训练 + 新的）？
[英]How to add additional classes to a pre-trained object detection model and train it to detect all of the classes (pre-trained + new)?
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