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问关于附加培训数据的培训培训seq2seq模型
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Stack Overflow用户

提问于 2017-11-17 09:59:19

回答 1查看 357关注 0票数 2

我用1M个样本训练了一个seq2seq模型，并保存了最新的检查点。现在，我有一些额外的50K句子对的训练数据，这在以前的训练数据中是没有的。如何在不从头开始培训的情况下，使当前的模型适应这些新的数据？

回答已采纳

发布于 2017-11-17 10:33:27

您不必重新运行整个网络初始化。您可以运行一个增量训练。

基于预训练参数的训练另一个用例它使用一个基本模型并使用新的训练选项(特别是优化方法和学习率)对其进行进一步的训练。使用-train_from而不使用-continue将开始一个新的训练，从一个预先训练的模型中初始化参数。

请记住，将50K语料库标记为与前一个相同的标记。

此外，您不必使用以OpenNMT 0.9开头的相同词汇表。请参阅更新词汇表部分，并使用适当的值和-update_vocab选项。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/47347875

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