如果我构建模型并对其进行训练，则进行部署。我可以将其设置为在运行时训练数据吗？例如。如果我想要一个可以持续不断地训练直到停止并测试它的网络。我是否需要通过与C ++中的protobuffer来实现？
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在生产中使用神经网络的实际问题是，您对已知的输出进行训练，但将其应用于生产中以创建输出。通常这会排除生产中的更新。
但是，还没有涉及魔术。如果在生产中仍可以为给定的输入获得所需的输出（即使事后看来也是如此），则可以反向传播所产生的误差项并调整网络权重。
这里还有另一个挑战：如果您要在生产中训练网络，则打算使用哪些数据进行训练？最初，您不能只训练该领域的前几个样本，因为您将对它们进行过度训练。因此，您需要在已部署的解决方案中包括初始培训集，然后进行扩展。