Keras：使用更大的训练集更新模型

Question

我用训练集用Keras训练了一个用于文本分类（监督学习）的模型。假设此训练集中有50.000个句子。

一周内，我收集了5,000个新句子，并将它们添加到旧的训练集中。

如果下周我想用新的更大的训练集（50.000个旧句子+ 5.000个新句子）来训练新模型，我应该从头开始重新训练阶段，还是可以采用旧模型并“更新“以某种方式可以节省一些时间？

Answer 1

您可以保存/加载模型/重量。查看Jason Brownlee的tutorial。

加载权重后，您可以使用新的数据集（55000个样本）开始训练。由于“训练”基本上只是在更新权重，并且您已加载训练后的权重，因此您现在在“更新”已经训练的模型。