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已训练好模型,再新增分类,是否要全部重新训练?

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我看了TensorFlow的鲜花分类迁移学习的例子,可以用来验证一个模型精度,以及预测一个新图片属于哪个分类,我有些疑问


目前样例的图片目录flower_photos下包括 "daisy/dandelion/roses/sunflowers/tulips" 这5种鲜花,3600张图片,使用inception-v3模型做迁移训练,我花了3小时跑完训练过程,终于生成了model20190808.ckpt


那么,如果我想要新增一种鲜花,比如杜鹃花(azalea),在flower_photos下新增一个目录azalea并添加100张杜鹃花图片,我是否还需要再花3小时完全重新跑一次训练,还是可以增量的只训练(azalea)这个目录然后合并到model20190808.ckpt 这个模型里?


又或者没有新增鲜花种类,但是我把自家养的百合(daisy)拍了20张新照片把新照片加入到原有的daisy分类下面,是否也需要花3小时完全重新跑一次训练得到模型?


求各位大神指导具体做法


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