TensorFlow 加入两个模型答案

【问题标题】：Tensorflow joining two modelsTensorFlow 加入两个模型
【发布时间】：2020-03-17 12:32:32
【问题描述】：

假设我创建了一个语音到文本模型“A”，它可以识别 20 个语音命令和模型“B”，它可以识别其他 20 个命令。有没有办法让我可以加入这两个模型，以便它识别总共 40 个单词。

【问题讨论】：

请您分享您的模型架构。如果不可能，您可以共享模型的输出层详细信息（带代码）。假设单个单词是您的模型的输出，那么您可以将两个模型的结果集成来预测具有较高 softmax 值的单词。

标签： python tensorflow speech-recognition conv-neural-network

【解决方案1】：

我认为这取决于您的型号。如果您使用的是 LSTM 或 RNN 之类的深度学习模型，并且根据您使用的库，这可能是可能的。许多人使用预训练的 CNN 来训练他们的图像识别和生成模型。我不确定您将如何加入两个已经训练好的模型的权重。从头开始，使用 Keras，我会训练一个模型，保存权重，将权重加载到另一个模型中（假设它们具有相同的架构和参数，然后在其他 20 个单词上训练第二个模型。另外，它可能值得研究一些分布式学习解决方案。我只知道供应商的产品（我听说过没有开源）提供集中模型权重的产品，并允许您在不同位置的不同数据上训练数据，然后集中合并这些权重。例如，不同的医院可以在不共享数据的情况下共享模型训练，这在您考虑隐私时非常有益。

【讨论】：