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我不仅想利用特征提取器预训练权重，还想利用特征映射层的分类器/定位预训练权重，使用 tensorflow 对象检测 API 来微调 tensorflow 对象检测模型 (SSD)。当我的新模型的类数量与我用于微调检查点的预训练模型不同时，TensorFlow 对象检测 API 将如何处理分类权重张量？
在 SSD 等 ML 对象检测模型中微调预训练模型时，我不仅可以使用预训练权重初始化特征提取器权重，还可以初始化特征图的定位层权重和分类层权重，后者只选择预训练的类别权重，这样我就可以减少模型最初可以识别的类别数量(例如从 90 个 MSCOCO 类别到这 90 个类别中选择的类别，例如仅汽车和行人等) .)
https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras/blob/master/weight_sampling_tutorial.ipynb
这就是它在 keras 模型(即 h5 文件)中的完成方式，我也想在 Tensorflow 对象检测 API 中执行相同的操作。似乎在训练时我可以在配置 protobuf 文件中指定新模型将具有的类数量，但由于我是 API(和 tensorflow )的新手，所以我无法遵循源结构并了解微调时如何处理该数字。我知道的大多数 SSD 模型只是忽略并初始化分类权重张量，以防预训练模型的类权重形状与新模型的分类权重形状不同，但我想保留必要的分类权重并对其进行训练。另外，我该如何在 API 结构中做到这一点？
谢谢!
最佳答案
当我通读代码时，我发现了负责的代码，如果新定义的模型和预训练模型之间的层的形状匹配，则该代码仅保留预训练模型的权重。因此，如果我改变类的数量，分类器层的形状就会改变，并且预训练的权重不会保留。
关于python - TensorFlow 对象检测 API : classification weights initialization when changing number of classes at training using pre-trained models，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49374984/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！