Как объединить две сохраненные кера модели?

Question

Допустим, у меня есть набор данных 2 миллиона.Сначала я использовал только 1 миллион, обучил их и сохранил модель в формате h5, например first.h5.Позже я использовал еще 1 миллион данных, обучил тех, кто использовал тот же алгоритм, и сохранил как second.h5.Обучение требует больше одного дня, поэтому я не могу использовать все два миллиона данных одновременно.Есть ли способ, я могу объединить эти две сохраненные модели, как first.h5 + second.h5 = merged.h5

Answer 1

Нет способа сделать это (объединить модели). Позвольте мне выразить это простыми словами. Вы обучаете ребенка по имени first, используя около 1 миллиона данных, чтобы определить, является ли изображение кошкой или собакой. Затем вы обучили второго ребенка по имени second, используя остальные 1 миллион данных, чтобы определить, является ли изображение кошкой или собакой. Теперь вы просите объединить first и second.

Однако предположим, что обучающие данные являются IID (независимыми и одинаково распределенными), после чего вы можете создать ансамбль обеих моделей для прогнозирования.

Простой способ объединить две модели:

• Макс. Голосование
• Усреднение
• Взвешенное усреднение

Перейдите по этой ссылке о том, как в ансамбль.

Или простой стратегией является усреднение итоговой оценки обеих моделей и использование усредненной оценки для прогнозирования.

Более мощная стратегия состоит в том, чтобы использовать набор проверки, чтобы найти весовые коэффициенты для классов, а затем использовать эти весовые коэффициенты для окончательного прогнозирования невидимых данных.

Answer 2

Вы можете объединить - средний вес - но это не то же самое, что тренировка с полным набором данных.

Обычно тренировка с большим количеством данных приводит к лучшим результатам, к лучшей модели.

Если вы не хотите тренироваться с полным набором данных, я бы рекомендовал не усреднять веса, а использовать обе модели для прогнозирования и среднего прогноза.