怎么对一个已经训练好的深度学习网络继续投喂数据让网络的泛化性更高？
2023-10-28 阅读 27
要对一个已经训练好的深度学习网络进行进一步的训练，以提高其泛化性，可以采取以下几种方法：
1. 数据增强：通过对现有数据进行一些变换和扩充，如旋转、翻转、裁剪、缩放等，生成更多的训练样本。这样可以使网络对不同变换下的输入具有更好的适应性。
2. 迁移学习：将已经在一个任务上训练好的模型应用于另一个相关的任务。可以通过冻结部分网络层的权重，只训练部分新添加的层，以适应新任务的特征表示。
3. 微调：对已经训练好的网络进行微调，即在已有的权重基础上，继续使用新的数据进行训练。可以采用较小的学习率，以便在新数据上进行细微的调整。
4. 集成学习：将多个不同的模型进行组合，可以通过投票、平均等方式来综合多个模型的预测结果，以提高整体的泛化性能。
5. 持续学习：不断地引入新数据，并结合已有的数据进行训练，以保持模型的更新和适应性。
需要注意的是，对已经训练好的深度学习网络进行进一步训练时，要注意避免过拟合的问题，可以使用正则化技术或早停等方法来控制模型的复杂度。此外，选择合适的优化算法和超参数也是提高网络泛化性的重要因素。
更新于 2023年10月28日
