私はテンソル-flow.Iを使用して書かれている<strong>NeuroNER</strong>を使用してカスタマイズ固有表現認識<strong>（NER）</strong>モデルがモデルを訓練することができていますし、そのほかを行うが、私は時に訓練しています再訓練tensorflowモデル

Question

それを修正する間違った結果を示す新たな観察でそれを再トレーニングするが、正しい結果を示す前の観察に影響を与える/忘れる

私はオンライン再トレーニングを望んでいます。私はstanfordNLP、Spacyを使用してみましたが、現在はテンソルフローです。希望の目標を達成するためのよりよい方法を提案します。

ありがとうございました

Answer 1

私はこの質問の背後にある誤解があると思います。モデルを訓練するときには、一連のパラメータを調整します。あなたのモデルはこのデータに適合するように学習します。

ニューラルネットワークのことは、彼らが忘れるかもしれないということです。それは悪く聞こえるが、実際にはそれが本当に強くなる理由は何か役に立たないことを忘れることを学ぶ。

あなたはおそらくべき再教育場合は、次のとおりです。 - ことを保証するであろう、すなわち+新しいデータ過去の大きなデータセットで学ぶ - それ以外のモデルは、このように他のすべて を忘れて新しいデータセットをオーバーフィットします、わずか数エポックを実行します何も忘れていない - あなたは無期限に同じ設定でもっと学ぶことを望むことができないので、おそらくより大きな設定（隠れた層のサイズまたは層の数の点で）を使用してください。

私はオンライントレーニングの専門家ではありませんが、それは努力なしに期待できるものではありません。実際には、実際には非常に難しいです。トレーニングを「ちょうど」続けるときは、デフォルトの動作ではありません。

希望します。