我正在使用Tensorflow对象检测API使用自定义数据集训练Faster-RCNN和SSD。我可以使用经过COCO训练的检测模型作为微调的初始化。在训练期间，我也可以冻结特征提取器权重。
现在，我想微调整个网络（特征提取器+ RPN +分类和边界框回归），但对特征提取器层使用较小的学习率，以避免在训练期间改变其权重。例如，我想将learning_rate = 0.000001用于特征提取器图层，并将learning_rate = 0.001用于RPN，分类和框回归。 Tensorflow对象检测API是否可以执行此操作？