2016-11-12 9 views
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申し訳ありませんが、タイトルが混乱している可能性があります。どのように2つのニューラルネットワークを組み合わせるには?

事は、私は2つのネットワークを訓練しています。

1は

もう一つは、その後人間

の性別を分類することであるゴリラの性別を分類することです、私は霊長類動物の性別を分類するために別のネットワークを訓練したいと思います。

このように2つの既存のネットワークから新しいネットワークを構築するにはどうすればよいですか?

我々が知っているように、人間とゴリラは一種の霊長類動物であるからである。

この新しいネットワークは、これら二つ存在していたネットワーク

に基づいて性別の更なる意味論的な意味、それは単に入力ゴリラデータとヒトのデータは、この新しいネットワークを訓練することで結構ですが知っている必要がありますか?またはそれは愚かな方法ですか?

は、任意の応答が初心者のために良いです、ありがとう:)

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他のデータがない場合は、簡単に行うことができるため、新しい分類子を訓練するために単に人間+ゴリラデータを使用するのがよい出発点です。あなたが他のラベルのないデータ(人やゴリラではない他の霊長類)を持っているなら、あなたは領域適応または移転学習からの方法を探すことができます。アイデアは、ラベルのないデータは、異なるディストリビューション(つまり、トレーニングで使用されているものとは異なるサンプル)でより優れたパフォーマンスを発するのに役立ちます。 –

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サイアムネットワークについて考えましたか? –

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私はサイアムのネットワークを本当に知っていません、私にこのキーワードを与えてくれてありがとう、私はgoogleする – user3094631

答えて

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人間とゴリラの両方が霊長類であるため、そのデータは、霊長類の性別を分類するためのネットワークのトレーニングに適しています。しかし、http://neuralnetworksanddeeplearning.comで述べたように、類似するデータが多すぎると、他のデータの予測率が低くなる可能性があります。

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