Я думаю, это зависит от вашей модели. Если вы используете модель глубокого обучения, такую как LSTM или RNN, и в зависимости от того, какие библиотеки вы используете, это может быть возможно. Многие люди используют предварительно обученные CNN, чтобы затем обучить их модели распознавания и генерации изображений. Я не уверен, как вы присоединитесь к весам двух уже обученных моделей. Начиная с нуля и используя Keras, я обучал одну модель, сохранял веса, загружал веса в другую модель (при условии, что они имеют одинаковую архитектуру и параметры, а затем обучал вторую модель другим 20 словам. Кроме того, это может стоит взглянуть на некоторые решения распределенного обучения. Я знаю только поставщика с продуктами (о которых я не слышал, с открытым исходным кодом), которые предлагают продукты, которые централизуют веса моделей и позволяют обучать данные на разных данных в разных местах, а затем Объедините эти веса централизованно. Например, разные больницы могут совместно использовать моделирование без обмена данными, что очень полезно, когда вы думаете о конфиденциальности.