2012-03-18 10 views
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私は、人工ニューラルネットワークを使って文字認識を扱うプロジェクトに取り組んでいます。自分のトレーニングセットに基づいて、神経ネットワークオブジェクト 'net'を動的に訓練する必要があります。ニューラルネットワークオブジェクト 'net'が上書きされます。それを更新するには?

問題は、私がニューラルネットワークオブジェクト 'net'をトレーニングするたびに、その値が最近のトレーニングセットによって上書きされ、以前のウェイトと他の関連データが失われることです。上書きするよりもネットオブジェクトを更新するのに役立つ機能が必要です。おかげ

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「動的」とは具体的にはどういう意味ですか?あなたがネット「ネット」と呼ぶことは重要ではありません。私はあなたが言うことはまさに「大惨事を忘れる」現象であると考えています(http://catastrophicforgetting.blogspot.de/2009/03/i-should-describe-what-c​​atastrophic.html)。複数のニューラルネットワークを組み合わせて、それぞれ異なるデータセットで訓練したり、トレーニングセットをマージしたり、オンライン学習(確率的勾配降下)などの段階的なトレーニング方法を使用したり、別のクラシファイアを使用したりすることができます。 – alfa

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@Vforquestあなたは何を期待しますか? 'net = train(...)'は左に代入を行います。トレーニングの後、新しい重みが設定されます。 –

答えて

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は、新しい名前にネットオブジェクトを移動して、あなたの仕事

NET1 =ネットを続ける

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問題を解決する素朴な方法は、可能であれば、新旧両方のデータを使用してニューラルネットを訓練することです。

もしそうでなければ、学習を遅くするようにすることができます - 学習率のパラメータで試してみてください。

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