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tensorflow - 我们如何结合两个训练好的模型（深度学习网络：GAN 网络与 CNN 和 ResNet）

问题描述

我有一个GAN网络（Generative Adversarial Network），由一些CNN、ResNet作为结构组成。我想知道是否可以将两个经过训练的模型组合成一个模型，像以前一样保持模型 1 和模型 2 的功能。

我有两个训练数据集 1 和 2（将它们表示为 T1 和 T2）。在我用 T1 训练 GAN 后，我得到了模型 1（表示为 M1）。然后，我继续用 T2 训练 M1（在这种情况下，T2 是新的）得到模型 2（M2）。

如果我想合并 M1 和 M2 应该怎么做？我应该投入 50% 的 T1 和 50% 的 T2 并继续训练 M2 吗？有没有更好的方法将它们结合起来？

标签： tensorflowneural-networkdeep-learningconv-neural-networkpre-trained-model

解决方案

如果我想合并 M1 和 M2 应该怎么做？我应该投入 50% 的 T1 和 50% 的 T2 并继续训练 M2 吗？

根据你的说法，你已经在 T1 上训练了 M1，所以你不需要让 50% 的 T1 重新出现在 M2 的训练集中。也许你可以在 T1 上预训练 M1 并在 T2 上微调它以获得 M2 之后，实现一种迁移学习。

有没有更好的方法将它们结合起来？

另一种方法可能是考虑双流 GAN。检查这篇论文。

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