是否可以使用`sklearn`重新训练保存的神经网络？

可以使用sklearn重新训练保存的神经网络。sklearn是一个流行的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括神经网络。通过sklearn，可以加载保存的神经网络模型，并使用新的数据进行训练。

在sklearn中，可以使用joblib模块的load函数加载保存的神经网络模型。加载后，可以使用fit函数传入新的数据进行训练。重新训练保存的神经网络可以帮助模型适应新的数据分布，提高模型的准确性和泛化能力。

然而，需要注意的是，重新训练保存的神经网络可能会导致过拟合问题。过拟合是指模型过度拟合训练数据，导致在新数据上的表现不佳。为了避免过拟合，可以使用正则化技术、交叉验证等方法进行模型调优。

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