pytorch 深度学习 增量训练

抱歉,csdn最近掉进钱眼里面去了,C币用完了,无法悬赏了。

问题:深度学习分类问题,我现已经对500个类别,10万张的图片进行了第一次训练训练。
现在有了一批新的数据,50个类别,10000张图片(每隔几天或每周都会在数据中添加新类)。由于训练时间的原因,我希望避免使用完整的10万+ 10000张图像进行训练,独的使用新增的50个类别进行增量训练,且不会忘记第一次训练的数据。

希望可以给我一些思路或者想法什么的。

1个回答

qq_39356813
王夜羽 很抱歉,才看到您的回复,这样的话,您参考下http://www.cnblogs.com/imagef/p/7434995.html者《增量学习及其在图像识别中的应用》这本书
接近 2 年之前 回复
Fan_Xuan
夜的那种黑丶 2.第二篇博客看过,根据还是微调的影子,没有办法解决fc层的问题啊,新增了类别呢
接近 2 年之前 回复
Fan_Xuan
夜的那种黑丶 1.微调是没有办法解决'catastrophic forgetting'的问题的,retrain也是需要训练全部的数据;
接近 2 年之前 回复
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