6
กำลังโหลดโมเดล Keras ที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วทำการฝึกต่อไป
ฉันสงสัยว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่จะบันทึกโมเดล Keras ที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วบางส่วนและทำการฝึกต่อหลังจากโหลดโมเดลอีกครั้ง เหตุผลนี้คือฉันจะมีข้อมูลการฝึกอบรมมากขึ้นในอนาคตและฉันไม่ต้องการฝึกโมเดลทั้งหมดอีกครั้ง ฟังก์ชั่นที่ฉันใช้คือ: #Partly train model model.fit(first_training, first_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) #Save partly trained model model.save('partly_trained.h5') #Load partly trained model from keras.models import load_model model = load_model('partly_trained.h5') #Continue training model.fit(second_training, second_classes, batch_size=32, nb_epoch=20) แก้ไข 1: เพิ่มตัวอย่างการทำงานอย่างสมบูรณ์ ด้วยชุดข้อมูลแรกหลังจาก 10 ยุคความสูญเสียของยุคสุดท้ายจะเท่ากับ 0.0748 และความแม่นยำ 0.9863 หลังจากบันทึกการลบและโหลดโมเดลใหม่แล้วการสูญเสียและความแม่นยำของโมเดลที่ฝึกในชุดข้อมูลที่สองจะเป็น 0.1711 และ 0.9504 ตามลำดับ เกิดจากข้อมูลการฝึกอบรมใหม่หรือจากรูปแบบการฝึกอบรมใหม่ทั้งหมดหรือไม่ """ …