У меня небольшой набор данных, и поэтому я хочу использовать перекрестную проверку для достижения более высокой точности результатов.
Я использую консервированный tf.estimator (tf.estimator.DNN regressor).
Мой вопрос сейчас:
Если у меня есть обучаемая модель для каждого сплита из Kfold, нужно ли мне использовать «shutil.rmtree (model_dir, ignore_errors = True)» каждый раз, чтобы сбросить успех тренировки, или это будет сделано автоматически с каждой командой поезда.
Если я переустановлю его сейчас, как я могу экспортировать оптимальную модель из всех разделений впоследствии?
Или мне вообще не нужно переустанавливать поезд, а просто продолжайте тренироваться с новым набором данных из разделений.