我正在尝试训练一个完全卷积网络（FCN）进行密集预测。
paper的作者提到：
“我们将2倍上采样初始化为双线性插值，但允许要学习的参数。”
当我阅读他们的training prototxt file时，这些图层的学习倍数是零。
我是否应该将此学习倍数更改为非零值以让这些图层被学习？
感谢，
答案 0 :(得分：1)
引用shelhamer
在PASCAL VOC的进一步实验中，我们发现学习插值参数几乎没有差别，并且固定这些权重可以略微提高速度，因为可以跳过插值滤波器的渐变。
因此，如果您希望他们学习，您可以保持lr_mult这种方式或更改为非零值。如果需要，您还可以在solver.prototxt中设置lr_policy。
有关详细信息，请参阅this thread in caffe-users group