Как можно объединить две обученные модели (сеть глубокого обучения: сеть GAN с CNN и ResNet)

Question

У меня есть сеть GAN (Generative Adversarial Network), состоящая из некоторого CNN, ResNet в качестве структуры.Мне было интересно, смогу ли я объединить две обученные модели в одну модель, которая поддерживает функции model1 и mode2, как и раньше.

У меня есть два набора обучающих данных 1 и 2 (обозначим их как T1 и T2).После того, как я тренирую GAN с T1, я получаю модель 1 (обозначается как M1).Затем я продолжаю тренировать M1 с T2 (в этом случае T2 является новым), чтобы получить модель 2 (M2).

Что мне делать, если я хочу объединить М1 и М2?Должен ли я ставить 50% Т1 и 50% Т2 и продолжать тренировать М2?Есть ли лучший способ объединить их обоих?

Answer 1

Что мне делать, если я хочу объединить М1 и М2?Должен ли я ставить 50% Т1 и 50% Т2 и продолжать тренировать М2?

Согласно вашему заявлению, вы уже тренировали М1 на Т1, поэтому вам не нужно зарабатывать 50%Т1 вновь появятся в тренировочном наборе для М2.Может быть, вы можете достичь своего рода обучения после предварительной тренировки M1 на T1 и тонкой настройки на T2, чтобы получить M2.

Есть ли лучший способ объединить их обоих?

Другой способ - это подумать о двухпотоковых GAN.Проверьте эту бумагу .