微调 Torch 模型答案

【问题标题】：Finetune a Torch model微调 Torch 模型
【发布时间】：2016-09-24 09:30:49
【问题描述】：

我在 Torch 中加载了一个模型，我想对其进行微调。现在我想重新训练网络的最后两层（尽管将来我可能想添加层）。我怎样才能做到这一点？我一直在寻找教程，但我还没有找到我要找的东西。有什么建议吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我不知道我是否理解您的要求。如果你想让网络保持原样，除了你想要训练（或微调）的 2 层，你必须停止对你不想训练的层的反向传播，如下所示：

for i=1, x do
  c = model:get(i)
  c.updateGradInput = function(self, inp, out) end
  c.accGradParameters = function(self,inp, out) end
 end

现在只有这个循环之外的层会升级它们的参数。如果你想添加新层只需调用model:insert(module, position)，你可以在这里查看Torch containers

如果这不是您想要的，请详细说明问题。

【讨论】：