kerasで画像で主流のFine Tuning（転移学習）を、データ学習でもやってみる - Qiita

作成したモデルをオンラインサービスで使う場合、新たに蓄積されるデータを使って既存のモデルを日々更新したいですが、毎日バッチで全部のデータを回すのは時間もお金もかかります。 画像の学習では、VGG16のような学習済みのモデルに判別したい画像を読ませてFine Tuningする方法が一般的です。 そこで今回は、普通のデータで構築したモデルを保存し、そのモデルをFine Tuningしてみました。 ここではポイントだけ紹介しますので、実際に動くサンプルコードは以下から見てください。 https://github.com/tizuo/keras/blob/master/%E8%BB%A2%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88.ipynb ベースとするモデルを構築する 今回はirisデータを適当に分割して、2回に分けて学習させます