dnn/knn 样本变化后是要重新训练么？

2020-08-10 23:24:56 +08:00
 imn1
读取前面的训练结果(pickle)，然后对新样本训练，前面的训练结果就没了
能否增量，或者有其他方案可以增量吗？

不太懂其中算法，如果是要各个节点互相计算，这就难办了……
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所在节点    Python
4 条回复
Rivers7
2020-08-10 23:32:05 +08:00
dnn 模型保存 继续训练
wy
2020-08-10 23:39:42 +08:00
如果样本的特征没变，分布情况没变，等同于又多了点训练数据，那模型是可以继续训练的。
imn1
2020-08-11 00:05:02 +08:00
@wy
@Rivers7
看样子还是没读懂程序，看人家写的 train 就是两个 sklearn.SVC.fid ，然后保存 object
我就把 object load 出来，fid 新数据，再保存
第二次保存后，第一次测试正确的图片全部失败……
Rivers7
2020-08-11 08:32:56 +08:00
torch 和 tf 这些深度学习库是可以保存参数，下次训练重新 load 模型加入新样本继续训练的

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