【问题标题】:tensorflow inception retraintensorflow inception 再训练
【发布时间】:2018-05-22 06:59:22
【问题描述】:

我在 https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_retraining 关注本教程

经过几个障碍后,我运行了 retrain.py。然后我意识到新模型只能对我添加的新类别的图像进行分类。我想知道我在这里做错了什么。我认为除了预先训练的 1000 个类之外,新模型还应该处理新添加的类别。任何输入/评论表示赞赏。谢谢。

【问题讨论】:

    标签: tensorflow pre-trained-model


    【解决方案1】:

    天真的答案是:不,你不应该。因为retrain背后的理念是Transfer Learning

    根据维基百科

    迁移学习专注于存储在解决一个问题时获得的知识,并将其应用于不同但相关的问题。

    所以源标签和目标标签应该不同。

    当然,您可以通过组合源数据集和目标数据集来做您想做的事情,并通过输入组合数据集来运行模型。在您的情况下,训练会花费太多时间,因为 inception 数据集并不小。

    【讨论】:

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