我有一个模型，需要使用我每天获取的真实世界数据进行训练。每隔3到4天，我可以准备大约500张图片用于训练。因此，我必须在获取500张图片后立即开始训练和检查模型。与此同时，我将继续获取另外500张图片，依此类推。请问使用前500个数据集进行训练并保存模型权重，然后使用保存的权重继续训练最新的500个数据集，这样做可以吗？

回答：

这基本上类似于迁移学习。你可以使用一个预训练的模型，并在你的新数据上进行微调。你需要保存模型及其权重，然后重新加载它们，像平常一样在新数据上进行训练。这是一种常见的做法。