假設(shè)我創(chuàng)建了一個語音到文本模型“A”，它識別20個語音命令和模型“B”，它識別其他20個命令。有沒有辦法讓我可以加入兩個模型，以便它識別總共40個單詞。
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斯蒂芬大帝
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我認(rèn)為這取決于你的模型。如果您使用的是深度學(xué)習(xí)模型，例如LSTM或RNN，并且取決于您使用的庫，則可能是可能的。許多人使用預(yù)先訓(xùn)練的CNN來訓(xùn)練他們的圖像識別和生成模型。我不確定你會如何加入兩個已經(jīng)訓(xùn)練過的模型的權(quán)重。從頭開始，使用Keras，我會訓(xùn)練一個模型，保存權(quán)重，將權(quán)重加載到另一個模型中（假設(shè)它們具有相同的架構(gòu)和參數(shù)，然后在其他20個單詞上訓(xùn)練第二個模型。此外，可能值得研究一些分布式學(xué)習(xí)解決方案。我只知道有哪家供應(yīng)商的產(chǎn)品（我沒有聽說過開源產(chǎn)品）提供集中模型權(quán)重的產(chǎn)品，并允許您在不同位置的不同數(shù)據(jù)上訓(xùn)練數(shù)據(jù)，然后集中合并這些權(quán)重。例如，不同的醫(yī)院可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下共享模型訓(xùn)練，這在考慮隱私時是非常有益的。
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