如何合并两个保存的keras模型？

Question

假设我有一个200万的数据集。最初，我只使用了一百万，对它们进行了培训，然后以h5格式（如first.h5）保存了模型。后来我又使用了一百万个数据，使用相同的算法训练了这些数据，并另存为second.h5。培训需要一天以上的时间，因此我无法一次使用所有两百万个数据。有什么办法，我可以合并这两个保存的模型，例如first.h5 + second.h5 = merged.h5

Answer 1

您可以合并-average weights-但这与完整数据集的训练不同。

通常，使用更多数据进行训练会导致更好的结果和更好的模型。

如果您不想使用完整的数据集进行训练，我建议您不要对平均权重进行平均，而是将两种模型都用于推理和平均预测。

Answer 2

您无法做到这一点（合并模型）。让我简单地说一下。您使用大约一百万个数据训练了一个名为first的孩子，以识别图像是猫还是狗。然后，您使用其他100万个数据训练了一个名为second的第二个孩子，以识别图像是猫还是狗。现在，您需要的是结合first和second。

但是，假设训练数据是IID（独立且分布均匀），那么您可以做的是创建两个模型的集合以进行预测。

集成两个模型的简单方法是

• 最高投票
• 平均
• 加权平均

按照link的说明进行集成。

或者简单的策略是将两个模型的最终得分平均，然后使用平均得分进行预测。

一种更强大的策略是使用验证集找到类的权重，然后使用这些权重对看不见的数据进行最终预测。