Neural network 训练后的自适应神经网络

在初始训练后，调整神经网络的最佳方法是什么

也就是说，我想做一些图像识别，我展示的新图片越多，网络就会越好。这可以通过强化学习来实现，但为了在开始时取得快速进步，我想使用反向传播。是否可以更新网络

以后再创建新的类别怎么样

除了使用完整的数据集对其进行重新培训之外，还有其他方法吗？因为这将花费大量时间

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对不起，我的基本问题，但我找不到关于这方面的更多信息

可以通过在新数据上以较小的学习率对神经网络进行训练来调整神经网络。甚至可以用比其他层更高的学习率来训练最后一层（如果你使用的是深层神经网络）

对于问题的第二部分，关于创建新类别，深度神经网络可以用作任何其他分类器（可能是另一个小型神经网络）之上的特征提取器。当你想添加一个新的类别时，你必须重新训练小分类器（或神经网络）。这意味着您将保留特征检测器（深度神经网络）的训练值，并使用它来检测新类别