

chainerを用いて時系列データの学習を行っております。  
例えば、A1～A99までのデータでEPOCH:100くらいで繰り返し学習させてモデルを作成。  
次のデータ（仮にQ100とします）を予想します。  
モデルは保存しておいて、実際のA100が解ったらQ100との違いを損失関数を通してモデルに反映。  
Q101を予想します。

とまあ、ここまでは良いのですが。  
Q100とA100の差を学習する際、保存済みのモデルにEPOCH数繰り返し学習を行う方法が解らずに困っています。

時系列データなので、A100とQ100の差を100回繰り返せばよい……とも思えません。  
ある程度学習済みのモデルなので、繰り返さず学習させていけば良いとも思うのですが、  
A200とかA300とか、先の先になった時には繰り返していないことが予想に悪影響しないか？  
というのが疑問としてあります。  
もし再学習を行いたいのであれば、再度A1～最新のデータまで繰り返し学習する必要があるのでしょうか？

もし、ご存知の方がおりましたらご教示いただけませんでしょうか。  
よろしくお願いいたします。


CC BY-SA 4.0
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question
機械学習 chainer
時系列データの学習の再開方法


具体的にどのような機械学習の手法をお使いなのか分かりませんが、なんとなく[オンラインな学習手法](https://en.wikipedia.org/wiki/Online_machine_learning)をお求めなのかな、と思いました。

参考: [オンライン学習、バッチ学習、ミニバッチ学習の違い](https://ja.stackoverflow.com/q/48021/19110)


CC BY-SA 4.0
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answer