transfer fcn参数设置

transfer fcn（迁移学习中的全连接网络）是一种常用的深度学习模型。在进行迁移学习时，我们通常会使用预训练的全连接网络模型，并针对新的任务进行参数设置。

首先，我们需要确定是否冻结预训练模型的参数。如果我们有足够的数据和计算资源，可以选择将整个模型的参数都设置为可训练，即不冻结。然而，如果我们只有少量的新任务数据，或者计算资源有限，可以选择冻结模型的部分参数。一般来说，低层次的特征提取层参数可以冻结，而高层次的分类层参数可以保持可训练。

其次，我们可以调整学习率。预训练模型的学习率可以相对较低，以保持之前学到的特征表示。而新任务的学习率可以设置较高，以便更快地适应新的数据。一种常见的做法是使用较小的学习率进行微调，以避免过拟合。

另外，我们可以根据新任务的要求来调整全连接层的大小和结构。新任务可能需要不同数量的输出类别，因此我们需要根据新任务的需求来设置全连接层的参数。例如，如果是二分类任务，则需要将全连接层的输出结点设置为2。

最后，我们需要注意数据的预处理。预训练模型通常使用特定的数据预处理方法，例如减去平均值或者标准化。在进行迁移学习时，我们需要将新任务的数据按照相同的方法进行预处理，以保持一致性。

总之，transfer fcn参数设置包括冻结参数、调整学习率、调整全连接层的大小和结构以及数据预处理。这些设置可以根据新任务的需求和资源的限制来进行调整，以便更好地适应新的任务和数据。