Machine learning 如果准确性仍在提高，但时代已经结束，该怎么办？

当我运行我的模型3个小时，50个时代，我的准确率是65%，并且正在提高。我可以继续模特训练吗？或者我必须再次运行该模型以获得更多的纪元吗

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我真的不想再次运行模型，因此有什么方法可以避免这种情况并在模型停止的位置恢复训练？

您可以保存模型并再次加载，如果需要，您可以进一步训练加载的模型

以下是我为每个需要恢复培训的项目复制粘贴的代码：

from pathlib import Path
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

weights_path = Path('C:/code/.../file.h5')
if weights_path.exists():
    print('Loading weights from %s...' % weights_path)
    model.load_weights(str(weights_path))

cb_best = ModelCheckpoint(
    str(weights_path),
    monitor = 'val_loss',
    verbose = 1,
    save_weights_only = True,
    save_best_only = True,
    mode = 'min')
model.fit(X, Y, epochs = 10, callbacks = [cb_best], verbose = 1)

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因此，如果您重新启动培训脚本，它将恢复到停止的位置。

如果50个时代后我的准确率仅为65%，我可能会启动功能工程我正在深入学习文本分类。已处理输入数据。如果尚未关闭脚本（或已保存模型），则可以简单地使用更多

model.fit

命令从上次执行的历元继续训练。我没有关闭scripy，也保存了我的模型。我是否继续使用model.fit？喜欢下一行吗？