unet用自身的权重继续训练自身

回答: 在训练U-Net模型时，可以使用自身的权重继续训练自身。这种方法被称为迁移学习。迁移学习是指将已经在一个任务上训练好的模型的权重应用于另一个相关任务上。在U-Net中，可以使用已经训练好的U-Net模型的权重作为初始权重，然后继续在新的数据集上进行训练。这样可以加快模型的收敛速度，并且可以利用已经学到的特征来提高模型的性能。通过这种方式，U-Net可以不断地在自身的权重上进行迭代训练，逐渐提升模型的性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [UNet++学习笔记](https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/105103365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式](https://blog.csdn.net/weixin_39712821/article/details/111738722)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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