Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как мне переобучить мою модель машинного обучения без объединения новых данных со старыми данными?

Как мне переобучить мою модель машинного обучения без объединения новых данных со старыми данными?

#machine-learning

#машинное обучение

Вопрос:

Как переобучить модель машинного обучения без объединения старых данных с новыми данными?

  1. У меня есть одна модель, которая хорошо работает с некоторыми данными, теперь, согласно моему требованию, у меня будут поступать данные, и мне нужно переобучить мою модель на основе новых поступающих данных.

  2. Теперь я сохранил свою первую модель, в которой я получил хорошую точность, но я не хочу добавлять новые данные к своим старым данным и переобучать модель с новым набором данных, причина в том, что мои старые данные огромны, поэтому объединение старого и нового набора требует больших вычислительных затрат и времени.

  3. Я сохранил свою модель в виде файла .pickle и попытался запустить ту же модель с моим новым набором данных, надеясь, что новая модель сможет отлично работать с моими новыми данными о поездках. Но я заметил, что новая модель была переобучена с использованием самих новых данных, а старые воспоминания просто исчезли.

Приветствуется любая помощь!

Комментарии:

1. На самом деле, модель обучается на основе новых данных, «ее воспоминания» никуда не денутся. Модель обобщается как для новых, так и для старых данных. Возможно, перед обучением с новыми данными протестируйте модель на новых данных и определите, насколько хороши ее показатели. Если это слишком хорошо , не тренируйте его.

2. @Justice_Lords Нет, это неправда, произойдет катастрофическое забывание. К сожалению, это проблема исследования, а не программирования.

3. Привет, Джастис! Спасибо за ваш ответ. На самом деле да, новая модель фактически перезаписывает старую модель. Я попробовал это в своем коде. Я даже попытался взять параметры старой модели и подогнать ее под новую. тот же результат. Короче говоря, это не работает.