我能用一些空文件夹在小数据集上重新训练我的keras模型吗？
我能用一些空文件夹在小数据集上重新训练我的keras模型吗？
提问于 2018-09-24 10:11:32
我正在研究一个车辆分类问题。
我用605张标签(文件夹)和300张照片训练我的模特。
在测试了我训练过的模型后，我检查了错误答案的培训和验证照片。我意识到我的一些标签，培训或验证照片是错误的，或不够不同的另一个。
我可以准备一个小的数据集，其中只包含这些错误的学习标签，照片和其他标签文件夹空。
如果我重新训练我的模型，我会得到更好的准确性吗？还是我应该从头开始训练？
回答 1
Data Science用户
发布于 2018-09-24 18:01:45
您建议的是对网络进行微调，给它提供一部分起始数据集？
如果是的话，你可以试试，但我不确定结果会是什么。但是记住要把火车和测试装置分开！
页面原文内容由Data Science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://datascience.stackexchange.com/questions/38717
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
