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tensorflow - 在预训练的 TensorFlow 图中重新训练最后/顶层的通用方法

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 09:36:29 26 4
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我正在对我的数据 - 试验来自“Tensorflow detection model zoo”的不同预训练 TensorFlow 模型我只想重新训练(微调)每个模型中最深的 N 层 为我的数据找到最佳配置。
有没有办法在 中做到这一点?通用形式 这适用于任何架构,并且不依赖于层名称(模型之间的变化)?
或者,是否有一种简单的方法可以查询图表中最后 N 层的名称(我的意思是层 - 而不是操作)?

最佳答案

您可以使用 freeze_variables training config 中的选项以防止低层被优化。

您希望微调哪个模型?根据我的经验,卡住较低层并不能转化为更快的训练或更好的结果(让较低层 float 似乎最好)。虽然是 YMMV。

关于tensorflow - 在预训练的 TensorFlow 图中重新训练最后/顶层的通用方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49829774/

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