keras 中两个 .h5 文件夹的平均权重
Average weights from two .h5 folders in keras
我在不同的数据集上训练了两个模型，并将每个模型的权重保存为 ModelA.h5 和 ModelB.h5
我想平均这些权重并创建一个名为 ModelC.h5 的新文件夹并将其加载到相同的模型架构上。
我该怎么做？
在不同数据集上训练的模型不能像这样添加。它看起来像这样。比方说，训练一个人将 1000 张图像分类为 5 类，然后，训练另一个人将另外 1000 张图像分类为相同的 5 类。现在，你想把它们合二为一。
相反，您可以做的是对两个网络进行集成。有多种方法可以使用 Max Voting、Averaging 或 Weighted Average、Bagging 和 Boosting 等多种方法来集成两个模型的预测。集成有助于将弱分类器提升为一个强分类器。
您可以参考此link阅读更多关于不同类型的合奏：Link
我在不同的数据集上训练了两个模型，并将每个模型的权重保存为 ModelA.h5 和 ModelB.h5 我想平均这些权重并创建一个名为 ModelC.h5 的新文件夹并将其加载到相同的模型架构上。 我该怎么做？
在不同数据集上训练的模型不能像这样添加。它看起来像这样。比方说，训练一个人将 1000 张图像分类为 5 类，然后，训练另一个人将另外 1000 张图像分类为相同的 5 类。现在，你想把它们合二为一。
相反，您可以做的是对两个网络进行集成。有多种方法可以使用 Max Voting、Averaging 或 Weighted Average、Bagging 和 Boosting 等多种方法来集成两个模型的预测。集成有助于将弱分类器提升为一个强分类器。
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