keras中两个.h5文件夹的平均重量
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，创建一个名为ModelC.h5的新文件夹，并将其加载到同一个模型架构上。keras中两个.h5文件夹的平均重量,keras,deep-learning,conv-neural-network,keras-layer,Keras,Deep Learning,Conv Neural Network,Keras Layer,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，创建一个名为ModelC.h5的新文件夹，并将其加载到同一个模型架构上。 我该怎么做呢？在不同数据集上训练的模型不能这样添加。看起来像这样。让我们这样说，训练一个人将1000张图像分为5类，然后训练另一个人将另外1000张图像分为5类。现在，您要将它们合并为一个 相反，您可以做的是将这两个网络进行集成。有多种方法可以使用最大投票、平均或加权平均、Bagging和Boosting等来
我该怎么做呢？在不同数据集上训练的模型不能这样添加。看起来像这样。让我们这样说，训练一个人将1000张图像分为5类，然后训练另一个人将另外1000张图像分为5类。现在，您要将它们合并为一个 相反，您可以做的是将这两个网络进行集成。有多种方法可以使用最大投票、平均或加权平均、Bagging和Boosting等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 您可以参考此链接以了解有关不同类型合奏的更多信息：