将mobilenet参数冻结是什么意思？mobilenet不是现成的网络结构吗？训练模型会破坏网络结构？

MobileNet是一个预先训练好的神经网络结构，通常用于图像分类或对象检测任务。在使用MobileNet进行迁移学习时，我们可以冻结一些或全部网络层的参数，这意味着这些层的参数将不会被更新，只有最后几层的参数会被训练和更新。这种方法有助于加快模型的训练速度，因为只有最后几层需要进行学习。

冻结层的主要作用是确保在训练过程中不会修改预训练模型的权重，只有新添加的最后几层会被训练，以便适应新的任务。这可以避免在训练过程中破坏预训练模型的性能，因为预训练模型已经过充分训练和优化。同时，冻结层还可以防止过拟合，因为它们的参数不会被过度调整。

总之，当我们使用预训练模型进行迁移学习时，通常会冻结一些或全部网络层的参数，以提高训练效率和保持预训练模型的性能。