存儲和使用訓練有素的神經網絡

Question

我正在嘗試開發一個神經網絡來預測時間序列。

據我所知，我正在訓練我的神經網絡訓練集並用測試集驗證它。

當我對我的結果感到滿意時，我可以使用我的神經網絡來預測新值，而神經網絡本身基本上只是我使用訓練集調整的所有權重。

這個對嗎？

如果是這樣，我應該只訓練我的網絡一次，然后只使用我的網絡（權重）來預測未來的價值。 您通常如何避免重新計算整個網絡？ 我是否應該將所有權重保存在數據庫或其他內容中，以便我可以隨時訪問它而無需再次訓練？

如果我的理解是正確的，我可以在專用計算機（例如超級計算機）上進行大量計算，然后在網絡服務器，iPhone應用程序或類似的東西上使用我的網絡，但我不知道如何存儲它。

Answer 1

為了使您的神經網絡持久 ，您可以pickle它。 您不需要重新計算經過訓練的網絡的權重，您所需要做的只是取消網絡連接並使用它來進行新的預測。

像joblib這樣的庫可以用於更有效的序列化/酸洗 。

是否重新訓練NN的問題並非微不足道。 這取決於你正在使用網絡的具體內容; 說強化學習可能要求你重新培養新的信念。 但是在某些情況下，也可能在這種情況下，一次又一次地使用訓練有素的網絡，或者在將來有更多現場數據的情況下重新訓練可能就足夠了。