Можем ли мы использовать TF-lite для переобучения?

Question

Я преобразовал предварительно обученную модель в TF-lite и хотел бы развернуть ее на периферийном устройстве. Если мы получили новые данные для обучения и хотели бы улучшить предварительно обученную модель, можно ли это сделать на пограничном устройстве? Ex. Есть ли способ обучить модель и снова сохранить ее в TF-lite(FlatBuffer) на периферийном устройстве?

Спасибо за любой вклад!

Answer 1

Обучение на устройстве еще не полностью поддерживается в TF Lite, но вы можете обратиться к этому сообщению в блоге, чтобы узнать, как это можно сделать. https://blog.tensorflow.org/2019/12/example-on-device-model-personalization.html

Основная идея:

• Разделите вашу модель на базовый подграф (например, экстрактор признаков в модели классификации изображений) и обучаемую голову.
• Преобразуйте базовый подграф в TF Lite как обычно. Преобразуйте обучаемую голову в TF Lite с помощью экспериментального инструмента tflite-transfer-convert.
• Переучивайте обучаемую голову на устройстве по своему желанию.