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異なるDNN構成のweightが通用できるのでしょうか?!

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oookabe

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<<Keras Documentation >> 
https://keras.io/ja/models/about-keras-models/
の中に下記の記述がありまして
......................................................
model.load_weights(filepath, by_name=False): (save_weightsによって作られた) モデルの重みをHDF5形式のファイルから読み込みます.デフォルトでは,アーキテクチャは不変であることが望まれます.(いくつかのレイヤーが共通した)異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合,by_name=Trueを使うことで,同名のレイヤーにのみ読み込み可能です.
......................................................
理解に苦しんでいます。

DNN中の各層が持つ(べき) weight値はまったくDNNの構成に依存する(計算が直系する)ので、アーキテクチャが変わったら当然各層の訓練結果としてのweight値が全然異なるはずですよね。
どうして、「異なるアーキテクチャに重みを読み込む場合」が起きるのでしょうか。

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回答 1

checkベストアンサー

+2

読み込んだあと、それをそのまま予測に使うとは書かれていません。

読み込んで初期値にすることができます。
それが転移学習では?


重み係数の数は同じですよ。
ネットワークの接続の形が異なるだけです。

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  • 2018/07/27 15:00

    mkgreiさん
    お元気ですか。
    ご教授ありがとうございます。

    > 読み込んで初期値にすることができます
    なるほど。。

    キャンセル

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