Веса модели LSTM для обучения данных для классификации текста

Question

Я построил модель LSTM для классификации текста с использованием Keras.Теперь у меня есть новые данные для обучения.Вместо того, чтобы добавлять исходные данные и переучивать модель, я подумал об обучении данных с использованием весов модели.то есть делая веса, чтобы обучаться с новыми данными.Однако, независимо от объема, который я тренирую, модель не предсказывает правильную классификацию (даже если я даю одно и то же предложение для прогнозирования).Что может быть причиной?Пожалуйста, помогите мне.

Answer 1

Используете ли вы следующее для сохранения обученной модели?

model.save('model.h5')
model.save_weights('model_weights.h5')

И следующее для ее загрузки?

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5') # Load the architecture
model = model.load_weights('model_weights.h5') # Set the weights

# train on new data
model.compile...
model.fit...

Загруженная модель точно такая же, как модельсохранен здесьЕсли вы делаете это, то в данных должно быть что-то иное (по сравнению с тем, на чем они обучаются).