Python-Tensorflow-Face-v2.0
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如果有新数据或者新标签的加入,训练出新模型是不是又要花相同的时间?
不需要重新训练新模型,在旧模型的基础上继续训练就可以了,前提是模型结构不要改变。
你的训练集是随时生成的吧?匹配到新的训练数据上要很长时间吧?
首先,我是用LFW作为人脸训练集的,有5000多种人脸,用的是随机生成3元组的方法,那么一个批次有5000多个三元组,每一个批次都要即时生成,存放在内存当中,这个生成的时间其实是很快的。如果你前期用5000种人脸训练了一个模型,后来你的训练集变成了5万种,那么你就需要把这50000种人脸数据集裁剪对齐出来,也就是预处理,然后作为训练集对之前的模型重新训练就可以了。