我可以在keras中多次调用model.fit吗？

在Keras中，可以多次调用model.fit方法来训练模型。每次调用model.fit都会继续训练模型，并根据提供的训练数据进行参数更新。这种方式可以用于实现模型的增量训练或者继续训练。

调用model.fit时，可以通过设置initial_epoch参数来指定起始的训练轮数。例如，如果之前已经训练了10轮，想要从第11轮开始继续训练，可以将initial_epoch设置为10。

多次调用model.fit的优势在于可以灵活地控制训练过程。例如，可以在每次调用model.fit之前对训练数据进行处理或者增强，以提高模型的泛化能力。另外，可以根据训练过程中的验证集表现来动态调整模型的超参数，如学习率、正则化系数等。

应用场景方面，多次调用model.fit适用于以下情况：

增量训练：当有新的数据可用时，可以使用之前训练好的模型作为初始模型，然后通过多次调用model.fit来继续训练模型，以适应新数据的特征。
模型融合：可以训练多个模型，并将它们的预测结果进行融合。通过多次调用model.fit，可以分别训练不同的模型，并将它们的预测结果进行加权平均或者投票来得到最终的预测结果。

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