Для пошагового обучения со встроенным алгоритмом классификации изображений SageMaker входные гиперпараметры как новой модели, так и предварительно обученной модели должны иметь одинаковые настройки для входных параметров num_layers
, image_shape
и num_classes
,Потому что эти параметры определяют сетевую архитектуру.
Как правило, для вновь добавленных классов вы создаете новый набор данных со старыми и новыми классами и обновляете веса моделей в новом наборе данных.Насколько я знаю, это невозможно с алгоритмом классификации изображений SageMaker.