Retrain Tensorflow最终图层但仍使用以前的Imagenet类

Question

我的目标是向Tensorflow Inception附带的现有1000个Imagenet类添加更多类。现在我可以用bazel-bin/inception/imagenet_train从零开始进行重新训练，但这需要很长时间，特别是每次我想添加一个新课程。

是否可以使用bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir ~/flower_photos但添加到现有的标签输出文件？

对不起，我是一个新手。

Answer 1

你可以肆无忌惮地添加第二个最后一层，也指的是第二个。当然最后一层......，这是怎样的一个黑客攻击的，如果你想多次做程序的不实用...

或者，您也可以替换输出图层，在此之前，您手动保存该图层以前的权重，然后使用类似optimistic restore的方式重新加载整个网络，并将旧的权重（您必须单独重新加载）添加到您现在手动更大的重量矩阵。

Answer 2

没有标准的解决方案，以增加新的类来训练的分类网络，它不是一个简单的任务。我建议您阅读Learning Without Forgetting及其相关工作，以获得现有方法的概述，然后选择其中一种方法。