在深度学习中，如何在现有的分类器中添加一个新的类？

Question

我训练了一个深度学习模型，将给定的图像分类为三类。现在我想在我的模型中再添加一个类。我试着检查“在线学习”，但它似乎是针对现有课程的新数据进行的培训。我是否需要在所有四节课上重新训练我的整个模型，还是有任何方法可以让我的模型在新的课堂上得到训练？

Answer 1

您可能在体系结构的末尾使用了3个神经元密集层之后的softmax将其分类为3个类。添加一个类将导致在4个神经元密集层上执行一个softmax，所以在当前图中没有办法用冻结的权重来容纳额外的神经元，基本上您正在修改该图，因此您必须从头开始训练整个模型。

-或者

一种方法是加载模型并删除最后一层，将其更改为4个神经元，并再次训练网络！这基本上是从零开始训练最后一层的重量。我认为，在添加新类时，不需要保留这些(最后一层的权重)权重。

Answer 2

您必须删除最终完全连接的层，冻结特征提取层中的权重，添加一个具有四个输出的新的完全连接层，并用原来的三个类和新的第四个类的图像重新训练模型。