将 MobileNet 模型的所有参数设置为不可训练,即 base_model.trainable = False的意义是?
时间: 2023-12-06 21:40:59 浏览: 37
将 MobileNet 模型的所有参数设置为不可训练,意味着在进行模型训练时,这些参数不会被更新。这样做的主要目的是保持模型的稳定性,避免在训练过程中对预训练的模型权重造成破坏,同时也可以加快训练速度,因为不需要更新这些参数。
在实际应用中,通常使用预训练的模型作为特征提取器,将预训练模型的参数设置为不可训练,然后添加自己的全连接层进行微调训练。这种方法可以利用预训练模型的优势,同时也可以通过微调全连接层来适应特定的任务。
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base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet') base_model.trainable = False这段代码什么意思,用到的原理是什么,为什么要这样做,详细介绍每个参数
这段代码使用了 TensorFlow 中的 MobileNetV2 模型作为基础模型(base model)。下面是对每个参数的详细解释:
1. `input_shape=IMG_SHAPE`:这是输入数据的形状,用于指定输入图像的尺寸。
2. `include_top=False`:这个参数指定是否包含模型的顶层(top layer),即分类器部分。设置为 False 表示不包含顶层,只保留模型的卷积部分。
3. `weights='imagenet'`:这个参数指定加载预训练权重的来源。设置为 'imagenet' 表示加载在 ImageNet 数据集上预训练的权重。
接下来的一行代码 `base_model.trainable = False` 将基础模型的参数设置为不可训练,即冻结(freeze)模型的权重。这样做的原因是将预训练的 MobileNetV2 模型作为特征提取器,固定其权重可以帮助保留预训练模型在大规模图像数据上学到的特征表达能力,避免在小规模数据集上过拟合。冻结模型的权重还可以加快训练过程,因为只需要计算模型的前向传播而无需进行反向传播和参数更新。
通过这种方式,我们可以利用预训练的 MobileNetV2 模型来提取图像特征,然后在这些特征的基础上构建自定义的分类器或回归器,从而适应特定的任务。这种迁移学习的方法可以提高模型的性能和泛化能力。
base_model = tf.keras.Model(input1, max3, name="3dcnn") # Build the base model base_model.summary() base_model.load_weights('Modelli/CNN_weights_Hipp_finale.h5', by_name=True) #base_model.load_weights('Modelli/CNN_VOID_weights_15.h5', by_name=True) base_model.trainable = False # 固定base_model的参数不进行训练 # Set the learning Rate initial_learning_rate = 0.0001 reduce_Rl=tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=2, verbose=1)
这段代码是用 Tensorflow 构建一个 3D CNN 的模型,并加载了之前训练好的权重。其中,`input1` 是输入的数据,`max3` 是经过卷积池化后得到的特征向量。`base_model.trainable = False` 表示将模型中的参数固定不进行训练。`initial_learning_rate` 表示学习率的初始值。`reduce_Rl` 是一个回调函数,用于在训练过程中动态地调整学习率。具体来说,当验证集上的损失不再下降时,学习率将按照因子 `factor` 进行衰减,`patience` 表示等待的轮数。