如何增加 keras Conv Net 中的时代数

【问题标题】：How to increasing Number of epoch in keras Conv Net如何增加 keras Conv Net 中的时代数
【发布时间】：2018-05-28 20:07:22
【问题描述】：

假设，我有一个已经训练了 100 个 epoch 的模型。我用测试数据对模型进行了测试，性能并不理想。所以我决定再训练 100 个 epoch。我该怎么做？

我受过训练 model.fit(数据, 目标, epochs=100, batch_size=batch_size)

现在我想在不添加新数据的情况下再训练 100 个 epoch 来训练相同的模型。我该怎么做？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

只需再次调用model.fit(data, target, epochs=100, batch_size=batch_size) 即可继续训练相同的模型。 model 需要与初始训练中的模型对象相同，而不是重新编译。

【讨论】：

【解决方案2】：

来自 Keras webpage:

使用model.save() 以 HDF5 格式导出模型。

稍后，使用keras.models.load_model() 导入模型。

然后，您可以随时model.fit() 任何已保存/导入的模型继续使用新样本（当它们可用时）或在之前的训练数据集上使用额外的 epoch 进行训练。

【讨论】：