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修改经过训练的模型体系结构并继续训练Keras

是指在使用Keras深度学习框架进行模型训练时，对已经训练好的模型进行结构上的修改，并继续对修改后的模型进行训练。

在深度学习中，模型的体系结构通常由多个层（layers）组成，每个层负责不同的功能。修改模型体系结构可以包括添加、删除或修改层，以及调整层之间的连接方式。

修改经过训练的模型体系结构并继续训练Keras的优势在于可以通过在已有模型的基础上进行改进，提高模型的性能和准确度。这样可以节省大量的训练时间和计算资源，同时还可以利用已有模型的特征提取能力，避免从头开始训练。

应用场景：

迁移学习（Transfer Learning）：通过修改已经训练好的模型体系结构并继续训练，可以将已有模型的知识迁移到新的任务上，加快新任务的训练速度和提高性能。
模型优化：通过修改模型体系结构，可以对模型进行优化，例如减少模型的参数量、加速模型的推理速度等。
模型调试和改进：通过修改模型体系结构并继续训练，可以对模型进行调试和改进，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

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相关搜索:keras r如何保存模型并继续训练 Keras:如何使用经过训练的网络进行快速预测？Keras:如何在每批训练时修改keras模型的输入 Keras似乎不能正确加载经过训练的模型 Keras模型在加载权重后似乎未经过训练从经过训练的Pytorch模型中获取预测在c++中运行经过训练的keras模型在google ml-engine中使用经过训练的keras模型在哪里放置经过训练的语音模型如何从检查点keras模型继续训练？

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