mobilenetv2网络微调怎么控制前几层的权重不更新
时间: 2023-05-12 07:07:34 浏览: 52
您可以使用以下代码来控制前几层的权重不更新:
```
model = models.mobilenet_v2(pretrained=True)
for param in model.parameters():
param.requires_grad = False
# 只更新最后一层的权重
model.classifier[1] = nn.Linear(1280, num_classes)
# 只更新最后几层的权重
for param in model.classifier.parameters():
param.requires_grad = True
# 只更新前几层的权重
for param in model.features[:10].parameters():
param.requires_grad = False
```
这里的 `model.features[:10]` 表示只更新前10层的权重,您可以根据需要进行修改。
相关问题
利用mobilenetv2的微调训练模型与opencv中haar训练模型比较
我可以回答这个问题。利用mobilenetv2微调的模型与haar分类器的模型有着不同的优缺点。mobilenetv2模型相对更加优秀,可以处理更复杂的场景,但是训练和测试时间都比较长。而haar模型则相对简单,训练和测试时间都比较短,但是对一些特殊场景的处理能力相对较弱。具体应该根据实际应用场景做出选择。
只微调bert的其中几层
BERT模型的层数是固定的,共有12层。如果要微调BERT模型,可以选择微调所有层或只微调其中几层。如果只微调其中几层,可以通过设置不同的学习率来控制不同层的微调程度。例如,在微调BERT模型时,可以将前几层的学习率设置得比后几层低,以保留原始BERT模型的一些基础特征,并在后面的层中加入新的特征。具体微调BERT模型的方法有很多种,需要根据具体任务和数据集进行调整。