凍結訓練的理解與使用

凍結訓練的作用：當我們已有部分預訓練權重，這部分預訓練權重所應用的那部分網路是通用的，如骨幹網路，那麼我們可以先凍結這部分權重的訓練，將更多的資源放在訓練後面部分的網路引數，這樣使得時間和資源利用都能得到很大改善。然後後面的網路引數訓練一段時間之後再解凍這些被凍結的部分，這時再全部一起訓練。

參考知乎帖子：

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#   凍結一定部分訓練
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for param in model.backbone.parameters():
param.requires_grad =
false
#凍結骨幹網路，這部分網路有與訓練權重
optimizer = optim.adam(
filter
(lambda p: p.requires_grad, net.parameters())
, lr=
0.1)
# compute loss 
# loss.backward()
# optmizer.step()
# 解凍
for param in model.backbone.parameters():
param.requires_grad =
true
optimizer.add_param_group(
)# compute loss 
# loss.backward()
# optmizer.step()

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