Retrain Tensorflow最終圖層但仍使用以前的Imagenet類

Question

我的目標是向Tensorflow Inception附帶的現有1000個Imagenet類添加更多類。現在我可以用bazel-bin/inception/imagenet_train從零開始進行重新訓練，但這需要很長時間，特別是每次我想添加一個新課程。

是否可以使用bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir ~/flower_photos但添加到現有的標籤輸出文件？

對不起，我是一個新手。

Answer 1

你可以肆無忌憚地添加第二個最後一層，也指的是第二個。當然最後一層......，這是怎樣的一個黑客攻擊的，如果你想多次做程序的不實用...

或者，您也可以替換輸出圖層，在此之前，您手動保存該圖層以前的權重，然後使用類似optimistic restore的方式重新加載整個網絡，並將舊的權重（您必須單獨重新加載）添加到您現在手動更大的重量矩陣。

Answer 2

沒有標準的解決方案，以增加新的類來訓練的分類網絡，它不是一個簡單的任務。我建議您閱讀Learning Without Forgetting及其相關工作，以獲得現有方法的概述，然後選擇其中一種方法。