Sequentialオブジェクトの学習結果を複数回初期化したい

Question

前提・実現したいこと

tensorflow2系、kerasを用いて機械学習の勉強を行なっています。
Sequentialオブジェクトを生成し、畳み込みニューラルネットの学習を行なっています。
そこで、訓練データの違いによる予測精度の変更を行いたいと考えています。
具体的にはAという訓練データと一部の画像を変更したA'という訓練データの差異を観測したいと考えています。
Sequentialオブジェクトの作成を複数回行っても学習が初期化されないので初期化する方法があれば教えていただきたいです。
お手数ですがよろしくお願いいたします。

Answer 1

from tensorflow.keras.initializers import he_normal
で
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
activation='relu',
input_shape=input_shape, kernel_initializer=he_normal()))
各層にkernael_initializerを定義したら解決しましたー