MATLAB的答案

我可以恢复训练一个神经网络用不同的数据集?

4视图(30天)
阿里Almakhmari
阿里Almakhmari 约4小时前
回答: 图像分析 约3小时前
表= AM03_a02b;
矩阵表= {:,:};
输入=矩阵(1:最终,1:7);
输出=矩阵(1:结束,15)';
安= newff(输入、输出(100 100 100 100 100 100));
ANN.trainParam.max_fail = 1000;
ANN.trainParam.epochs = 10000;
安。trainFcn =“trainbr”;
安=火车(安、输入、输出);
视图(安)
我有一个表是230万7行15列,第一列是输入最后8列输出。我的目标是训练神经网络,这样我可以给它的任何组合7输入和输出的最佳估计8输出值。
问题是有时候,当输入值的组合不是expliclity训练数据中定义(表)是给神经网络,模拟输出一个非常贫穷的高数量的估计错误。所以我避免这是通过做以下计划:
巨大的表上的数据完成培训后,我将想要建立10000个随机情况下的输入(随机矩阵,10000 7)。然后我将使用神经网络并检查每个案件的平均误差(神经网络输出之间的误差和实际数字),如果误差大于5%,我将在新的10000例重新训练网络。
这个问题,我不想重新训练网络在所有情况下(230万+ 10000)再一次,我只是想用我已经训练网络,列车在10000只。这有可能吗?你们有任何其他建议吗?

在回答这个问题。

答案(1)

图像分析
图像分析 10分钟前
不确定,但是当你训练你可以指定一个“关卡”,跟踪你在哪里,以防出现错误的培训,培训期间中止。还有总算再次启动使用检查点来接你。你可以看看检查点,看看是否有一种方法可以使用检查点(信息从你的第一个测试集)然后在随后的训练中使用新的图像。对不起,我没有完成,所以我没有给你演示代码。祝你好运。
否则调查“转移学习”,你可以开始与现有网络(开始与现有的权重比刚刚更接近随机权重)和调整权重火车的新图像。学习应该有MATLAB文件传输。

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