深度神经网络回归模型增量学习的python代码

深度神经网络（DNN）的增量学习是指在已有的模型基础上，通过新数据逐步更新模型，而无需从头开始训练。在Python中，我们可以使用Keras或者PyTorch这样的库来实现这种场景。以下是一个简单的例子，假设我们已经有一个预训练的基础模型，然后通过sklearn的`joblib`来进行增量加载：

from keras.models import load_model
import joblib

# 假设基础模型是保存在'saved_model.h5'
base_model = load_model('saved_model.h5')

class IncrementalLearner:
    def __init__(self):
        self.new_data = []
        self.model = base_model

    def fit_incremental(self, X_new, y_new):
        self.new_data.append((X_new, y_new))
        for data in self.new_data:
            # 添加新数据到批处理中
            X_batch, y_batch = data
            history = self.model.fit(X_batch, y_batch, epochs=1, verbose=0)  # 可能需要调整epochs参数
        # 如果你想保存每次增量后的模型，可以这样做
        joblib.dump(self.model, 'incremental_model_{}'.format(len(self.new_data)))

# 创建增量学习器实例并开始迭代
learner = IncrementalLearner()
for i in range(num_updates):  # num_updates表示添加了多少次新的数据
    learner.fit_incremental(new_X[i], new_y[i])

在这个示例中，`fit_incremental`方法接收新数据，每次只对新数据进行一次小步训练，而不是整个模型的重新训练。这只是一个基本框架，实际应用中可能还需要考虑过拟合、学习率调整等因素。