最近在用Keras搭建神经网络，并且训练。发现数据的多少对结果有一定的影响，因而产生了一个想法，能否每隔一定的epoch，增加一些训练数据样本，以此来观察结果的收敛情况。不知道有没有人做过，代码中如何实现呢。由于模型有一些自定义的层和函数，所以无法通过保存再加载的方式训练。
你这个问题，其实有人做过数据规模对模型精度的影响了，可以来看这篇论文: Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning