【问题标题】:Is it possible to simultaneously use and train a neural network?是否可以同时使用和训练神经网络?
【发布时间】:2020-07-20 16:44:45
【问题描述】:

是否可以使用 Tensorflow 或一些类似的库来制作可以同时高效训练和使用的模型。

一个示例/用例是您提供反馈的聊天机器人。有点像宠物的学习方式(即复制它们刚刚为奖励所做的事情)。或者能够添加他们可以使用的新条目或新响应。

【问题讨论】:

  • 欢迎来到 SO!您的意思是使用预先训练的模型,然后在使用它的同时继续在线训练?或者您想训练一个新模型并同时使用它?最佳
  • 我主要考虑的是一个预训练模型并继续手动训练它。

标签: neural-network artificial-intelligence biological-neural-network


【解决方案1】:

我认为您要问的是,是否可以连续训练模型,而不必每次进入新的标记数据时都从头开始重新训练。

答案是 - 在线模型

有些模型可以根据数据进行连续训练,而无需担心从头开始训练。根据Wikipedia definition

在线机器学习是一种机器学习方法,其中数据按顺序可用,并用于在每一步更新未来数据的最佳预测器,与批量学习技术相反,批量学习技术通过在一次性使用整个训练数据集。

这种算法的一些例子是

  • 伯努利NB
  • 高斯NB
  • MiniBatchKMeans
  • 多项式NB
  • PassiveAggressiveClassifier
  • PassiveAggressiveRegressor
  • 感知器
  • SGD分类器
  • SGDRegressor
  • DNN

【讨论】:

  • 这就是我想要的。非常感谢!
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