問題タブ [transfer-learning]

MobileNet で画像分類モデルを再トレーニングしました。これらのファイルがあります。

さらに、toco を使用して再トレーニング済みのモデルを圧縮し、モデルを.lite形式に変換しましたが、形式に変換する必要があり.tfliteます。とにかく、既存のファイルから tflite 形式を取得できますか?

CNN モデルに転移学習を適用しようとしていますが、以下のエラーが発生します。

—-

ありがとう

古いパーソナリティ (古いクラス) でモデルを再トレーニングせずに、新しいパーソナリティ (クラス) で顔認識システムをトレーニングするにはどうすればよいですか?

人物の顔を認識するようにシステムをトレーニングするために、Google の事前トレーニング済みモデル Resnet v1 をロードします。その結果、トレーニング済みの人物を分類できる分類器が得られます。問題は、新しい人の顔でそれらをトレーニングしたい場合、古い人と新しい人の両方でモデルをトレーニングする必要があることです。私が望むのは、古い人のトレーニングを失うことなく、新しい人のモデルをトレーニングすることです

モデル ディレクトリにチェックポイントがあるかどうかにかかわらず、warm_start のタグが付けられた変数がウォーム スタートされていることに気付きました。すでにチェックポイントがある場合、ウォーム スタートしない方法はありますか? それとも、これらの変数をトレーニングから除外したという事実と関係がありますか?

モデルの入力として最後のレイヤーの 1 つを使用する inception_v4 を初期化するために、カスタム推定器で warm_start を使用しています。

現時点では、トレーニングからも除外しています。

しかし、それらを除外しないことも試してみたいと思います。これは、より大きな問題になります。