Tensorflow inception-V3複数のレイヤーを再編成する

Question

私は正常に再訓練を受けました。V3の最終分類レイヤーは、自分の100クラスに対してPython2.7 APIを使用しています。

here (google code)のようにネットワーク全体をゼロから再調整するコードもありますが、それはリソースと時間が集中しており、400 000イメージがあるので、トレーニング後の正確さは分かりません。

完全に接続された最後のレイヤーの一部、または分類レイヤー以上のものを再テストできるかどうか、正確性をある程度向上させることができるのだろうかと思っていました。時間。

私は多くを検索しようとしましたが、何も見つかりませんでした。私は何をしたいのですか？私はこれについて助けが必要です。

Answer 1

オプティマイザは、「学習可能な変数」のリストを参照します。この配列への参照は、tf.get_collection_ref(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)を使用して利用できます。あなたはそれを変更できるはずです。読み取り専用バージョンはtf.trainable_variablesです。

フォワードステップ（推論）は常に実行する必要があるので、そのコストを支払わなければならないことに注意してください。それが望ましくない場合は、推論を実行し、出力をtfレコードに保存してから、これらの事前処理されたデータサンプルを学習させるのが最も簡単です。