Как можно объединить две обученные модели (сеть глубокого обучения: сеть GAN с CNN и ResNet)

Question

Как можно объединить две обученные модели (сеть глубокого обучения: сеть GAN с CNN и ResNet)

У меня есть сеть GAN (Generative Adversarial Network), состоящая из некоторого CNN, ResNet в качестве структуры. Мне было интересно, смогу ли я объединить две обученные модели в одну модель, которая поддерживает функции model1 и mode2, как и раньше.

У меня есть два набора обучающих данных 1 и 2 (обозначим их как T1 и T2). После того, как я тренирую GAN с T1, я получаю модель 1 (обозначается как M1). Затем я продолжаю тренировать M1 с T2 (в этом случае T2 является новым), чтобы получить модель 2 (M2).

Что мне делать, если я хочу объединить М1 и М2? Должен ли я ставить 50% Т1 и 50% Т2 и продолжать тренировать М2? Есть ли лучший способ объединить их обоих?

3

tensorflow deep-learning neural-network conv-neural-network pre-trained-model

Источник

user10301534 18 фев '19 в 23:55

1 ответ

Другие вопросы по тегам tensorflow deep-learning neural-network conv-neural-network pre-trained-model

user5373240 20 фев '19 в 14:05 2019-02-20 14:05 · Answer 1 · 2019-02-20 14:05

Что мне делать, если я хочу объединить М1 и М2? Должен ли я ставить 50% Т1 и 50% Т2 и продолжать тренировать М2?

Согласно вашему заявлению, вы уже тренировали M1 на T1, поэтому вам не нужно, чтобы 50% T1 появлялись в тренировочном наборе для M2. Может быть, вы сможете достичь своего рода передачи обучения после предварительной тренировки M1 на T1 и точной настройки на T2, чтобы получить M2.

Есть ли лучший способ объединить их обоих?

Другой способ - это подумать о двухпотоковых GAN. Проверьте эту бумагу.