Хотелось бы задать вопрос от имени человека далекого от машинного

Question

Хотелось бы задать вопрос от имени человека далекого от машинного

обучения, уж не судите строго. Какие есть варианты после обучения модели для классификации картинок, добавить в датасет еще пару картин и переобучить с минимальной потерей времени?

0

01.03.2021

4 ответов

19 просмотров

Vitalii Honchar Автор вопроса

Захар Понимаш
Если датасет с теми же классами, то просто добавь ...

Спасибо, у меня последний вариант, когда колл классов увеличивается динамически и в датасет добавляются соответственно. Сейчас использую пред обученную xception из keras апликух. Подскажи, пожалуйста, если добавить пару классов и использовать веси с пред модели для более быстрого переобучения, это плохая затея?

0

02.03.2021

Захар Понимаш

Vitalii Honchar
Спасибо, у меня последний вариант, когда колл клас...

Можно, но если добавляются динамически, то лучше использовать kNN(метод к ближайших соседей)

0

02.03.2021

Vitalii Honchar Автор вопроса

Захар Понимаш
Можно, но если добавляются динамически, то лучше и...

спасибо

0

02.03.2021

Захар Понимаш · Accepted Answer

Если датасет с теми же классами, то просто добавь и ещё на одну эпоху поставь учиться. Если у тебя есть новые картинки, тех же классов что и в датасете, но старых нет, то можно фаинтюнить. Т.е. берёшь новые картинки и обучаешь с маленькой скоростью обучения. Если картинки из других классов, но число классов фиксировано, то можно убрать последний слой и добавить новый и научить его классифицировать вектора с предпоследнего слоя(потом сеть целиком можно фаинтюнить). И если классы могут динамически добавляться, то также убираешь последний слой, а далее используешь эти вектора в методе ближайшего соседа.(тут лучше изначально учить сетку не как классификатор, а сделать симскую сеть и научить предсказывать близость между картинками).

Похожие чаты

Хотелось бы задать вопрос от имени человека далекого от машинного

4 ответов

Похожие вопросы