Онлайн-обучение для сети Yolo?
Я хочу использовать Yolo Network v3, скажем, для обнаружения 5 пользовательских классов объектов, для которых у меня уже есть данные. Итак, я собираюсь использовать данные о тренировках этих классов, чтобы переобучить сеть йоло с предварительно натренированными весами.
Теперь представьте себе случай:
Через некоторое время я хочу добавить в свою модель еще один класс. Теперь мне нужно изменить архитектуру моей модели, поэтому мне нужно будет переобучить мою модель со всеми классами 5 + 1, верно?
Чтобы избежать этой ситуации, у меня возникла идея установить максимальное количество классов в начале, скажем 20. Итак, я построил Yolo-архитектуру с 20 классами и тренирую ее с первыми 5 классами, для которых доступны данные. Если данные нового класса доступны, я буду использовать стохастический градиентный спуск для онлайн-обучения, чтобы обучить модель обнаружению нового класса.
Вот мои вопросы:
- Правильно ли модель изучает 5 классов вначале, не имея данных от других 15 классов?
- Возможно ли с помощью стохастического градиентного спуска изучать новые классы по крупицам?
- Есть ли другой удобный способ решить мою проблему?
Спасибо за любой совет!