推荐学习书目
› Learn Python the Hard Way
Python Sites
› PyPI - Python Package Index
› http://diveintopython.org/toc/index.html
› Pocoo
值得关注的项目
› PyPy
› Celery
› Jinja2
› Read the Docs
› gevent
› pyenv
› virtualenv
› Stackless Python
› Beautiful Soup
› 结巴中文分词
› Green Unicorn
› Sentry
› Shovel
› Pyflakes
› pytest
Python 编程
› pep8 Checker
Styles
› PEP 8
› Google Python Style Guide
› Code Style from The Hitchhiker's Guide
这是一个创建于 1583 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
读取前面的训练结果(pickle)，然后对新样本训练，前面的训练结果就没了
能否增量，或者有其他方案可以增量吗？
不太懂其中算法，如果是要各个节点互相计算，这就难办了……
能否增量，或者有其他方案可以增量吗？
不太懂其中算法，如果是要各个节点互相计算，这就难办了……
第 1 条附言 · 2020-08-11 01:38:27 +08:00
搜了一下
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
Refitting and updating parameters
Hyper-parameters of an estimator can be updated after it has been constructed via the set_params() method. Calling fit() more than once will overwrite what was learned by any previous fit():
overwrite，难怪，看样子要用其他方案……
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
Refitting and updating parameters
Hyper-parameters of an estimator can be updated after it has been constructed via the set_params() method. Calling fit() more than once will overwrite what was learned by any previous fit():
overwrite，难怪，看样子要用其他方案……
 |
1
Rivers7 2020-08-10 23:32:05 +08:00  1
dnn 模型保存 继续训练
|
 |
2
wy 2020-08-10 23:39:42 +08:00 via Android 1
如果样本的特征没变，分布情况没变，等同于又多了点训练数据，那模型是可以继续训练的。
|
 |
3
imn1 OP |
|
4
Rivers7 2020-08-11 08:32:56 +08:00
torch 和 tf 这些深度学习库是可以保存参数，下次训练重新 load 模型加入新样本继续训练的
|
Select Language