在 Tensorflow 对象检测 API 中进行训练时可以更改学习率吗

Question

我知道在收敛时降低学习率可能会更好。

我的困惑是，您可以在某些步骤后更改配置文件中的值吗？ 如果是，我应该更改哪个配置文件？在train文件夹中生成的还是在下载的model文件夹中的？

是否需要先导出到冻结图才能使更改生效？

提前感谢您帮助我！

Answer 1

您必须更改下载模型文件夹中的配置文件。 train 文件夹中的配置文件只是其中的一个副本。

要在训练期间降低学习率，您可以在配置文件中编写如下内容：

optimizer {
 momentum_optimizer: {
  learning_rate: {
    manual_step_learning_rate {
      initial_learning_rate: 0.0002
      schedule {
        step: 900000
        learning_rate: .00002
      }
      schedule {
        step: 1200000
        learning_rate: .000002
      }
    }
  }
  momentum_optimizer_value: 0.9
 }
use_moving_average: false}

查看here 以获取更多示例配置文件。

通过导出到冻结图，您可以冻结模型的所有参数，因此无法再训练它们。这就是为什么您只在完成训练并希望使用您的模型进行推理时冻结图表。