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问YoloV5定制再培训
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Stack Overflow用户

提问于 2021-08-31 06:00:16

回答 1查看 458关注 0票数 2

我在yoloV5s模型中训练了我的自定义数据集，我的推理准确率达到了80%。现在，我需要增加更多的图片和标签，以提高准确性。

我的问题是，我已经训练10,000+标签达到80%，为了训练和提高我的准确性，我是否需要把旧的10,000+数据和我的新数据包括在一起？

有任何方法，我可以包括新的数据，只是为了重新培训模型，即使我添加了一个新的类？

我怎样才能节省时间和空间？

machine-learning

pytorch

training-data

yolov5

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-08-31 06:08:12

你所提出的问题是关于继续学习的，这是当今研究的一个活跃领域。由于需要向模型中添加更多的类，所以需要使用前面的数据添加新类，并从一开始就重新培训模型。如果不这样做，即您只在新类上进行培训，您的模型将完全忘记以前的数据(已学习的特性)；这种遗忘称为灾难性遗忘。

许多人提出了各种避免这种灾难性遗忘的方法；我个人认为递进神经网络对遗忘具有高度的免疫力。除此之外，您还可以找到其他方法这里。

正如我告诉过你的，这是一个非常活跃的研究领域，没有全面的解决方案。目前，最好的方法是将新数据添加到以前的数据中，并重新培训您的模型。

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/68993575

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