keras加载模型权重继续训练 keras已训练好模型，一段时间后又有新数据，如何在已有模型基础上继续做增量训练？
keras已训练好模型，一段时间后又有新数据，如何在已有模型基础上继续做增量训练？
我也是一个菜鸟，可以用来交流。。。
在我看来，如果网络不需要调整（例如不添加新的类别），只需使用一个小的学习率来微调网络的所有数据。
如果网络结构发生变化（如增加新的类别），在前期（如conv层）固定网络参数，后期（如FC层）直接学习参数。然后放开冻结，微调大局。
keras训练好的网络，怎么在c 程序中调用？
我尝试使用其他培训数据来调用Java。一些建议。首先，如果训练模型很小，可以先得到训练参数，然后用C语言调用，当然，矩阵的计算需要自己准备。
我以前是这样的，但它有很大的局限性。最大的问题是这种方法的前提，当模型不复杂时。这样，公共应用服务器仍然可以承受计算负载。
但是，如果模型复杂，则不建议这样做。机器无法运行，针对性的浮点优化也无法在短时间内解决。此时仍建议使用培训机通过web服务完成Python的远程调用，实现业务应用。
有没有已经训练好的、用于图像分类的卷积神经网络可以用呢？
对于常用的图像分类网络，每个框架都应该在Imagenet上有一个预先训练好的模型，可以直接使用。如果我们需要使用预先训练好的网络来提取特征，我们不需要最后一个完整的连接层，我们只需要指定includeTop=false。
以keras为例：
keras加载模型权重继续训练 预训练模型是什么意思 keras模型训练内存不足
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
