我已经使用训练数据集[X,Y]训练了一个神经网络。假设这个模型称为M。现在，我有了一个新的数据集[Xnew,Ynew]。我想在不从头开始重新训练的情况下，使用数据集[Xnew,Ynew]更新我的模型M。

我的问题是：是否可以这样更新模型，还是必须重新训练？如果可以更新，如何操作？

回答：

是的，如果你使用的是例如反向传播算法。你可以将在第一个数据集上训练得到的权重作为在第二个数据集上训练的起点，而不是从随机权重开始。

当然，这样做是否合理完全取决于你的数据集和网络拓扑结构。