保存并加载后继续训练 deeplearning4j 模型答案

【问题标题】：Continue training a deeplearning4j model after it has been saved and loaded保存并加载后继续训练 deeplearning4j 模型
【发布时间】：2018-02-09 15:05:47
【问题描述】：

我正在使用卷积神经网络，我正在保存它并通过模型序列化程序类加载它。

我想做的是能够在稍后回来并继续根据提供给它的新数据训练模型。

我正在做的是使用 ComputationGraph net = ModelSerializer.restoreComputationGraph(modelFileName);

然后我像以前一样给它数据 net.train(dataSetIterator);

这似乎有效，但它使我的准确性非常糟糕。在我这样做之前大约是 89%，并且，使用相同的数据，经过几次迭代后，它的准确率大约是 50%（使用它刚刚训练自己的相同数据，所以如果有的话，它应该变得更加准确对吧？）。

我错过了一步吗？

【问题讨论】：

标签： conv-neural-network deeplearning4j pre-trained-model

【解决方案1】：

我认为根据所提供的信息很难回答，但我会给你一个例子。我有这个确切的问题。我的应用程序基于 GravesLSTMCharModellingExample（即 LSTM）。我在运行了几个 epoch 后保存了我的模型（此时它生成了清晰的句子），但是在加载它时，它产生了垃圾。我以为一切都是一样的，但最后结果证明我没有初始化 CharacterIterator 一样。当我修复它时，它按预期工作。

长话短说；在初始化辅助类时检查你的值。

【讨论】：