Tensorflow 停止並恢復訓練

Question

我正在使用 Tensorflow 來訓練我的 model。 我通常每 10 個 epoch 保存一次 model。 我要訓練的樣本數量有限，因此我正在擴充我的數據集以制作更大的訓練數據集。

如果我需要使用我保存的 model 在斷電后恢復訓練，最好是使用相同的數據集恢復訓練還是制作一個新的數據集？

Answer 1

您的問題很大程度上取決於您如何擴充數據集。 如果您的擴充扭曲了基礎數據集的統計分布，那么您應該使用斷電前的數據集恢復訓練。 否則，您假設您的擴充沒有改變數據集的分布。

這是一個相當安全的假設（假設您的擴充不會以極其顯着的方式更改數據）您可以安全地在新數據集或舊數據集上恢復訓練，而不會顯着改變准確性。