在TensorFlow中是否可以在我已训练的模型上添加另一个数据集?

我已经训练了一个自定义的人员检测器,但在检测空中拍摄的人员时效果不佳,这是因为我的数据集中缺乏人物的空中图像。我能否继续使用最新的检查点进行训练,并为我的模型添加另一个数据集(不同的tfrecord文件),还是必须使用更新后的数据集重新开始训练?

由于没有其他方法可以从预训练模型中移除其他89个对象,我重新训练了Inception模型以仅检测人员。


回答:

你当然可以使用另一个数据集从检查点开始训练。然而,仅使用数据的一个子集进行训练可能不是一个好主意,因为神经网络有忘记已学内容的倾向(这个问题被称为灾难性遗忘)。更好的做法是创建一个包含旧数据和新数据的新数据集,然后使用这些数据从检查点继续(类似于你对Inception模型进行微调的方式),或者重新开始训练过程。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注