インセプションにネット

Question

を再訓練するためにデータを追加します。私は、十分に大きなデータセットを持っている場合、それは大丈夫ですチュートリアル（https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/image_retraining/index.html）

からGoogleのインセプション-V3ネットでいくつかの実験をしました。しかし、データセットが比較的小さく、外出先で成長しているのはどうでしょうか（1日に約10％）？

再トレーニングされたネットにデータポイントを追加する方法はありますか？ 新しいデータポイントを取得するたびに、モデル全体を再学習するのは効率的ではないように思えます。

Answer 1

毎日のデータは大きなバッチと考えることができます。 Tensorflowはこの種のトレーニング入力を自然にサポートするSGDを使用します。

毎日のトレーニングを終えて、昨日のモデルを読み込んだら、毎日の前にモデルをディスクに保存することができます。

Answer 2

一時停止して再開するには、TensorFlowにcheckpointsがあります。別の選択肢は、異なる層を異なる層に訓練することである。イメージ再トレーニングの出力を入力として使用することができます。 Better hardwareも考慮する必要があります。