tensorflow - 事前トレーニングされた TensorFlow グラフで最後/最上層を再トレーニングする一般的な方法

Question

「Tensorflow検出モデル ズー」のさまざまな事前トレーニング済み TensorFlow モデルをデータで実験しています。データの最適な構成を見つけるために、各モデルの最も深い N 層のみを再トレーニング (微調整) したいと考えています。どのアーキテクチャでも機能し、レイヤー名 (モデル間で変化する) に依存しない一般的な形式でこれを行う方法はありますか? または、グラフに最後の N 層の名前を照会する簡単な方法はありますか (つまり、ops ではなく層を意味します)?

Answer 1

トレーニング構成freeze_variablesでオプションを使用して、下位層が最適化されないようにすることができます。

微調整したいモデルは？私の経験では、下位レイヤーをフリーズしても、トレーニングが高速化されたり、結果が向上したりすることはありません (下位レイヤーをフロートさせるのが最善のように思えました)。YMMVだけど。