Адаптировать нейронную сеть после тренировки

Question

Как лучше всего адаптировать нейронную сеть после ее первоначального обучения?

Т.е. я хочу сделать некоторое распознавание изображений, и сеть должна становиться лучше, чем больше новых изображений я представляю. Это можно сделать с помощью усиленного обучения, но для быстрого прогресса в начале я хочу использовать обратное распространение. Можно ли обновить сеть?

А как насчет создания новых категорий позже?

Есть ли другой способ, чем переподготовка с полным набором данных, так как это займет много времени.

Извините за мои основные вопросы, но я не смог найти много информации об этом.

Answer 1

Нейронные сети можно адаптировать, обучая их с небольшими темпами обучения новым данным. Возможно, даже тренировка последних слоев с большей скоростью обучения, чем у других (если вы используете глубокую нейронную сеть).

Во второй части вашего вопроса, о создании новых категорий, глубокая нейронная сеть может быть использована в качестве экстрактора признаков поверх любого другого классификатора (возможно, другой небольшой нейронной сети). Если вы хотите добавить новую категорию, вам необходимо переобучить небольшой классификатор (или нейронную сеть). Это будет означать, что вы сохраните обучающие значения детектора признаков (глубокая нейронная сеть) и будете использовать его для обнаружения новых категорий.