冻结mobilenet的参数具体指哪些参数？可以举一些具体的训练过程的例子来说明吗？

冻结MobileNet的参数指的是在训练过程中固定MobileNet网络中的权重参数，只对整个网络的后几层进行训练，即只更新最后几层的权重参数。这样做的目的是为了在使用MobileNet网络时，保留其预训练好的特征提取能力，同时还可以根据具体任务需求，微调网络的输出层，以适应新的任务。

以下是一个具体的训练过程的例子：

假设我们要使用MobileNet网络进行图像分类任务，数据集为ImageNet，MobileNet网络已经在ImageNet数据集上进行了预训练。此时，我们需要在MobileNet网络的基础上，微调最后一层全连接层以适应新任务。

1. 加载MobileNet网络的预训练权重参数，并将其冻结。
2. 在MobileNet网络的最后一层添加一个新的全连接层，并随机初始化其权重参数。
3. 只对新添加的全连接层进行训练，即只更新全连接层的权重参数，同时保持MobileNet网络的权重参数不变。
4. 经过一定的训练后，我们可以得到微调后的模型，用于图像分类任务。

在训练过程中，如果将MobileNet网络中的权重参数全部更新，那么相当于我们重新从头开始训练一个全新的网络，这样会丢失MobileNet网络预训练好的特征提取能力，同时也需要更多的时间和计算资源进行训练。因此，冻结MobileNet网络中的权重参数是一种有效的训练策略，可以加快模型的训练速度，同时还可以保留MobileNet网络的特征提取能力。