Я использую API обнаружения объектов Tensorflow в процессе обучения.
В каком файле определены замороженные слои для точной настройки модели во время обучения. Мне нужно поэкспериментировать с изменением замороженных слоев при тонкой настройке.
Например, если я использую конфигурацию Resnet50, где я могу поменять замороженные слои?
Конечно, вы можете это сделать.
Прочитав файл proto для обучения, можно это поле с именем freeze_variables, это должен быть список, содержащий все переменные, которые вы хотите заморозить, например исключая их во время обучения.
Предположим, вы хотите заморозить веса из первого узкого места в первой единице первого блока, вы можете сделать это, добавив
freeze_variables: ["resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/weights"]
Итак, ваша конфигурация выглядит так:
train_config: {
batch_size: 1
freeze_variables: ["resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/weights"]
...
Вы можете убедиться, что веса действительно заморожены, проверив граф тензорного потока. 
Как показано, веса больше не работают train.
Выбирая определенные шаблоны для freeze_variables, вы можете очень гибко замораживать переменные (вы можете получить имена слоев из графика тензорного потока).
Кстати, здесь - это фактическая операция фильтрации.
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/faster_rcnn_resnet50_coco.config такой freezed layer реализации нет. Это мой вопрос о том, где в Tensorflow реализовано замораживание для faster_rcnn_resnet50.
- person batuman; 06.05.2019
Tensorflow Objection Detection API не переносит обучение только на несколько уровней? Переобучаются все слои, если такого freeze_variables: in train config file нет, не так ли?
- person batuman; 07.05.2019
freeze_variables, вес всех слоев будет обновлен во время тренировки.
- person danyfang; 07.05.2019
freeze_variables? По умолчанию в train.proto написано: repeated string freeze_variables = 12;. Что это значит?
- person xanjay; 25.09.2019
freeze_variables не имеет значений по умолчанию. Чтобы узнать возможные значения, вы можете сделать то же самое, что и я, посмотрев на график тензорного потока. U может фактически заморозить любые обучаемые переменные, единственная проблема - указать точное имя переменной.
- person danyfang; 25.09.2019
repeated string freeze_variables = 12; является частью определения сообщения TrainConfig буфера протокола, найденного в прото-файле train.proto. 12 называется номером поля. Номер поля - это уникальный номер, который присваивается каждому полю сообщения protobuff и используется для идентификации во время процесса сериализации и десериализации. Подробнее о буферах протокола и номерах полей можно узнать на официальные документы
- person Jonalogy; 09.10.2020
How to freeze layers in training using TF OD API?- person danyfang schedule 07.05.2019