我对caffe很新，这可能是一个无意义的问题。
我从scrath训练了我的网络。它训练得很好并且在测试中获得了合理的准确性。问题是关于重新培训或微调这个网络。假设您有相同原始类别的图像的新样本，并且您想要使用这些新图像教授网络（因为例如网络无法在此特定图像中预测）。
据我所知，可以使用快照恢复训练，仅使用训练模型的重量进行求解或微调。在这种情况下，最好的选择是什么？或者最好用原始图像和新图像重新训练网络？。
考虑可能的“增量培训”计划，因为在初始培训中并非所有特定类别的案例都可用。是否可以仅使用新样品重新训练网？在使用新样本进行培训时，我是否应该更改学习率或维护任何参数以保持预测的原始准确度？网应该在原始图像集中预测具有相同行为的微调。
提前致谢。