Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:

N>Я работаю около, фактически являюсь пользователем: беру готовый фреймворк, готовую архитектуру, а там дальше уже дообучить под себя, интегрировать фреймворк к себе в систему, сделать максимально параллельный пайплайн, оптимизировать всё вокруг. Там пока что достаточно и чисто алгоритмических задач, которые нейросети не могут оптимально (пока не могут?) взять на себя: банальный NMS, трекинг, многокамерность, 3D компьютерное зрение и т.д.

Все никак руки не дойдут спросить на одс, спрошу тут: что значит "дообучить" сеть?
Т.е. есть уже готовая сетка ( с соотв. весами), я добавляю какие-то свои скрытые слои
и обучаю уже только свои слои, так? Пример, мне надо распознавать кота в сапогах -- я беру
готовую сеть, уже обученную на котах, добавляю туда слой для распознавания шляп и готово.
Это так работает или нет? Т.е. как кусочки Лего, достраиваю\уточняю слой за слоем.
Максимально общий слой -- коты, далее какой-то специфичный слой для распознавания сапог и т.д.
Дообучение так работает?