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imn1
V2EX  ?  Python

dnn/knn 样本变化后是要重新训练么？

  •   
  •   imn1 · 2020-08-10 23:24:56 +08:00 · 1614 次点击
    这是一个创建于 1364 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    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……
    第 1 条附言  ·  2020-08-11 01:38:27 +08:00
    搜了一下
    https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html

    Refitting and updating parameters
    Hyper-parameters of an estimator can be updated after it has been constructed via the set_params() method. Calling fit() more than once will overwrite what was learned by any previous fit():

    overwrite，难怪，看样子要用其他方案……
  • 训练
  • 样本
  • dnn
  • knn
    4 条回复  ?  2020-08-11 08:32:56 +08:00
    Rivers7
        1
    Rivers7  
       2020-08-10 23:32:05 +08:00   ?? 1
    dnn 模型保存 继续训练
    wy
        2
    wy  
       2020-08-10 23:39:42 +08:00 via Android   ?? 1
    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
        3
    imn1  
    OP
       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
        4
    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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