我训练了一个4输入1输出的神经网络一个月,后来这个神经网络升级为5输入1输出。我应该用新配置重新训练,还是可以继续使用旧的训练结果?
回答:
如果剩下的4个输入仍然代表相同的内容,你不需要从头开始。相反,在输入层添加一个新的神经元,并在它与隐藏单元之间添加边。按照通常的方式初始化它们,但保留剩余的权重。换句话说——你是在用之前的网络作为优化过程的起点。如果你无法再访问历史数据(或者没有时间重新训练所有内容),这样做应该会更快地收敛,并且总体上效果会更好。
我训练了一个4输入1输出的神经网络一个月,后来这个神经网络升级为5输入1输出。我应该用新配置重新训练,还是可以继续使用旧的训练结果?
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如果剩下的4个输入仍然代表相同的内容,你不需要从头开始。相反,在输入层添加一个新的神经元,并在它与隐藏单元之间添加边。按照通常的方式初始化它们,但保留剩余的权重。换句话说——你是在用之前的网络作为优化过程的起点。如果你无法再访问历史数据(或者没有时间重新训练所有内容),这样做应该会更快地收敛,并且总体上效果会更好。