我應該實時更新我的訓練數據嗎？

Question

我嘗試使用經過訓練的 model 進行圖像分類，並且它運行良好，但是當時無法完美找到一些圖像必須從用戶那里獲取該圖像和 label 所以我的疑問是......是否可以將新數據添加到已經訓練的 Z20F35E630DAF494DBFAC4C3F68 中？

Answer 1

不，在推理期間，您使用經過訓練的 model 的權重進行預測。 這基本上意味着在部署 model 時，圖像分類器的功能由權重固定。 如果你想改進你的 model，你必須用新的數據重新訓練你的 model。 但是，還有另一種稱為“在線學習”的學習范式，其中 model 不斷學習和修改權重。 在這種情況下，您的權重不是固定的，您的 model 會隨着每個訓練輸入不斷更新其權重。 但是，對於 CNN，通常不建議這樣做，因為梯度的反向傳遞是計算密集型的，因此您的推理會很慢。

Answer 2

沒有 model 可以以 100% 的准確度預測它是否是理想的 model。 如果您想向您的火車 model 添加更多數據，您必須使用新數據重新訓練 model。 擁有更多數據總是一個好主意。 它允許“數據自己說話”，而不是依賴假設和弱相關性。 更多數據的存在會產生更好、更准確的模型。 因此，如果您想獲得更好的准確性，您必須使用更多數據訓練您的 model。 如果不進行重新訓練，則無法將數據添加到經過訓練的 model。