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テンソルフローの例で提供されているretrain.pyスクリプトを使用して、inception-v3モデルの最上位レイヤーを再学習して、花のセット5つの花のうちの1つ）。追加画像セットを使用して転送された学習モデルの微調整/再学習
今私がしようとしているのは、新しい転送モデル（TLモデル）を採用し、モデル全体を完全に再学習する必要なしに2つの新しいセットの花でそれを拡張することです。 （花の5つのカテゴリー - 花の> 7つのカテゴリ）
私のアプローチ：
TL-モデルとベースモデル（
inception-v3）の交換や、起動時にそのことを構築しようとします。この結果、トップレイヤではテンソルとオプスのさまざまな重複が発生し、softmaxサブグラフでは損失が発生します。TLモデルのメタグラフにロードします。このアプローチは、モデルにすでに存在していた以前のカテゴリの花に新しい画像を追加するだけで済むように見えます。新しいカテゴリを追加すると、メタグラフと訓練される新しいモデルとの間にテンソルサイズの相違があるので、このアプローチが破られ、クラッシュすることになります。
チェックポイントを復元すると、メタグラフと同じ問題が発生しました。
私は基本的に何かを見逃していて、間違った方向からこの問題に近づいているように感じます。すべての洞察力は大変高く評価されます。
モデルの構造に「脳の手術」を行わなければ、残念ながらこれは簡単ではありません。理論的には、古い5カテゴリの完全接続レイヤを新しい拡張7カテゴリバージョンに戻してから、トレーニングを再実行できるはずです。 –
@PeteWarden - あなたのコメントを答えに変換できましたか？それはこのように最高の答えと思われますか？ありがとう！ – dga