Cách tiếp tục training image classifier model khi có hình ảnh mới

[server_iot]

Chào mọi người,
mình đang tìm cách training tiếp model này: https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v1_075_128/classification/4
khi mình có thêm một số hình mới của 1 vài class nhưng ko biết bắt đầu từ đâu. Trên tutorial chỉ hướng dẫn transfer learning. Đây là model train trên 1000 class Imagenet, mình tính tạo 1000 folder nhưng những class folder ko có image mới thì để trống hoặc để hình giống nhau. Chỉ thêm những folder có thêm hình mới copy vào để data_generator nó dò được, sau đó fit() vào model. Liệu như vậy có được không?
Nếu không được xin chỉ mình hướng đi.
Cám ơn mọi người!

[Reborn (David Martin)]

Mình từng làm rồi mà lâu cũng quên, theo link này nè bạn:
https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

[server_iot]

Nếu mình hiểu thì để tiếp tục training khi có data mới sẽ không khác gì việc tiếp tục train khi đang train mà bị crash/interrupted… phải ko bạn?
Vậy là cũng tạo train_images, train_labels trên data mới rồi load checkpoint tiếp tục train phải ko ạ?