初始训练后调整神经网络的最佳方法是什么？
即我想做一些图像识别，并且我呈现的新图片越多，网络应该会变得越好。这可以通过强化学习来完成，但为了一开始就能快速进步，我想使用反向传播。可以更新网络吗？
稍后创建新类别怎么样？
除了使用完整的数据集重新训练之外，还有其他方法吗，因为这会花费大量时间。
很抱歉我的基本问题，但我找不到关于此的太多信息。
最佳答案
神经网络可以通过在新数据上以较小的学习率进行训练来进行调整。甚至可能以比其他层更大的学习率来训练最后一层(如果您使用的是深度神经网络)。
对于问题的第二部分，关于创建新类别，深度神经网络可以用作任何其他分类器(可能是另一个小型神经网络)之上的特征提取器。当你想添加一个新的类别时，你必须重新训练小分类器(或神经网络)。这意味着您将保留特征检测器(深度神经网络)的训练值并用它来检测新类别。
关于neural-network - 训练后调整神经网络，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33869633/