在Tensorflow Object Detection API中进行培训时可以更改学习率吗

Question

我了解，收敛时降低学习速度可能会更好。

我的困惑是，您可以在执行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？是在火车文件夹中生成的一个还是在下载的模型文件夹中生成的？

我是否需要首先导出到冻结图以使更改生效？

预先感谢您对我的帮助！

Answer 1

您必须在下载的模型文件夹中更改配置文件。 train文件夹中的配置文件是从中获取一个副本。

要降低训练过程中的学习速度，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}

看看here了解更多示例配置文件。

通过导出到冻结的图形，您可以冻结模型的所有参数，因此无法再对它们进行训练。这就是为什么只在完成训练并希望使用模型进行推断时冻结图。