我有一个GAN网络（通用对抗网络），由一些CNN，ResNet构成。我想知道是否可以将两个训练有素的模型合并为一个模型，该模型像以前一样维护model1和mode2的功能。
我有两个训练数据集1和2（分别表示为T1和T2）。 用T1训练GAN后，得到模型1（表示为M1）。然后，我继续用T2训练M1（在这种情况下，T2是新的）以获得模型2（M2）。
如果要合并M1和M2应该怎么办？我应该投入50％的T1和50％的T2并继续训练M2吗？是否有更好的方法将两者结合在一起？
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如果要合并M1和M2应该怎么办？我应该把50％的 T1和T2的50％，并继续训练M2吗？
根据您的陈述，您已经在T1上对M1进行了训练，因此您无需使T1的50％重新出现在M2的训练集中。在T1上对M1进行预训练，然后在T2上对其进行微调以获得M2，也许您可以实现某种转移学习。
是否有更好的方法将两者结合在一起？
另一种方法可能是考虑两流GAN。选中此paper。