如何定期重新训练 keras 模型答案

【问题标题】：How to retrain a keras model on regular interval如何定期重新训练 keras 模型
【发布时间】：2021-01-31 03:35:23
【问题描述】：

假设我最初有 4000 个数据点，我使用索引 0 到 3999 的数据点训练了一个模型，然后保存了模型。现在 5 天后我加载了保存的模型，现在我使用索引 5 到 4004 的数据重新训练保存的模型。训练是从最后学习的权重开始，还是在新模型中重新初始化权重？数据是时间序列数据。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果层未冻结，则权重将在您每次开始训练时更新，无论您选择从哪个数据点重新训练。因此，之前保存的模型中的权重信息将会丢失。

但是，如果您选择冻结某些层（并将其他层保持原样），冻结层将保留从先前训练中获得的权重信息（数据点 0 到 3999），并且所有其他层将更新根据新数据的权重（数据点 5 到 4004）

【讨论】：