基于SimNet的预训练模型，可以进行增强训练吗
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由于自己的数据有限，只有几千条。可以基于SimNet的预训练模型，再用自己的数据进行增强训练吗？
效果会怎么样？能否体现自己的业务特征？
还是说，必须用自己的数据，从0开始训练？
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这个是推荐系统的模型吗
基于SimNet的预训练模型，再用自己的数据进行增强训练吗
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这可能是最好的方式啦~能体现你的业务特点
这个模型常用于推荐，本质上是做语义相似度计算
谢谢 #4阿奴波仔！
预训练模型一般只能用新数据训练吧？有自己在预训练模型基础上再进行模型改动的么？
你有预训练模型参数的话，就不太能改这部分模型结构了，不然参数加载不上哇。但是在原有模型后面再接入别的层，这个倒是可以的，也有这么做的
可以
效果可能会变化不大
小数据集上训练可以用各种数据增强的方法
或者就是拿别人已经训练好的模型
再后面再加个层 训练你的样本
我看paddle-detection的模型是分层存储的。这是不是说如果我自己的模型也分层存储，那么日后改动的话前面层的参数是可以继续使用的。但如果改动中间层的话，后面层的参数还有意义么？应该是没法用了吧。
也不一定，当作一个好的初始化呗
请问，paddle-detection存的模型，有什么办法读到动态图写的模型里么？
这个没研究过，可以去github上提个 issue 问问