Керас: Что, если я перекомпилирую свою модель после обучения нескольких эпох? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть модель, и я хочу обучить ее со скоростью обучения = 0,8 в течение нескольких эпох, затем установить скорость обучения = 0,4 и продолжить обучение.
Но поскольку скорость обучения задается при компиляции модели... И что произойдет ли с моделью/весами, если я перекомпилирую ее через несколько эпох?
Ниже мой код: P.S (моя скорость обучения динамическая)
lr = 0.04
adam = Adam(lr=lr)
weight_factor = 10
models.compile(
optimizer=adam,
"kullback_leibler_divergence"
loss = {'W1':kl_divergence,'age':mae},
metrics={"age": mae,"W1":'accuracy'},
loss_weights={'W1':weight_factor, 'age': 1}
)

Обратные вызовы с динамической скоростью обучения
callbacks = [
ReduceLROnPlateau(monitor='val_age_mean_absolute_error',
factor = 0.5,
patience = 7,
min_delta = 0.01,
cooldown = 2,
min_lr = 0.0001,
mode = 'min')
]

Обучение
epochs=35
history = models.fit(train_gen, steps_per_epoch=len(trainset) / batch_size, epochs=epochs, callbacks=callbacks, validation_data=validation_gen, validation_steps=len(testset) / batch_size * 3)




Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/648 ... few-epochs