使用训练好的权重来训练不同的数据集
Use trained weight to train different dataset
我在包含 4 个输出 类 的数据集上训练了一个 CNN 模型，我将模型的权重保存在 "weights.h5" 中。我想使用这些权重在仅包含 2 个输出的不同数据集上进行训练 类，我该怎么做？
- 加载model/weights
- 从经过训练的网络中删除最后一层
- 附加新的输出层
- 重新编译
base_model.load_weights(...)
x = base_model.layers[-2].output
x = Dense(2,activation='softmax')(x) # 2 output classes
model = Model(base_model.input,x)
model.compile(...)
我在包含 4 个输出 类 的数据集上训练了一个 CNN 模型，我将模型的权重保存在 "weights.h5" 中。我想使用这些权重在仅包含 2 个输出的不同数据集上进行训练 类，我该怎么做？
- 加载model/weights
- 从经过训练的网络中删除最后一层
- 附加新的输出层
- 重新编译
base_model.load_weights(...)
x = base_model.layers[-2].output
x = Dense(2,activation='softmax')(x) # 2 output classes
model = Model(base_model.input,x)
model.compile(...)