[英]How to continuously train our pre-trained model on real time data?
我有一些傳感器，可從水泥廠獲取數據並將數據發送到AWS IoT。 然后在預先訓練的模型上測試數據，該模型根據一些參數預測水泥的質量。 數據以一秒鍾的間隔進入。
由於數據是實時的，所以我想實時地逐步訓練模型。
有人可以建議如何連續訓練模型嗎？
您可以匯總一定數量的訓練數據，然后使用.partial_fit()更新模型。
.partial_fit()是增量學習選項，在Sklearn中可用。
如果您的增量數據不能容納在RAM中，那么值得嘗試dask-ml包裝器進行增量學習 。
如何導入預訓練的 InceptionV4 模型以在 Kaggle 中訓練我們的模型？
[英]How to import InceptionV4 model which is pre-trained to train our model in Kaggle?
如何向預訓練的對象檢測模型添加額外的類並訓練它檢測所有類（預訓練 + 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)?
聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.
