在长时间内对大型数据集训练神经网络时，请考虑senario。在将神经网络临时保存到磁盘以供以后训练之前，调用FinishTraining（）方法是否正确？还是在所有训练结束后才调用一次FinishTraining（）？
Encog机器学习框架可以选择将神经网络保存到磁盘中，并在以后使用Encog中的TriningContinuation类继续训练。将神经网络保存到磁盘之前调用FinishTraining（）方法是否会对神经网络的训练产生负面影响？
最佳答案
是的，它可以。 FinishTraining方法的主要目的是清除权重的所有临时更新。您可以在每次迭代结束时调用它，而对性能没有任何损害。 Encog中的许多培训师甚至不需要实施finishTraining方法，因为他们不需要这种方法。
关于machine-learning - 在Encog框架中，可以在将它保存到磁盘之前重复调用FinishTraining()方法吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56734409/