我应该使用哪种策略来训练多分支（非并行）神经网络？

Question

有。

我有一个包含2个分支的网络，中间1个分支的输出是另一个分支的输入。如图所示。 1.首先训练Net_D，然后再训练Net_C。

# Train Net_D first.
loss_d = criterion_d(out_d,label_d)
loss_d.backward()
optimizer_d.step()
# Train Net_C
loss_c = criterion_d(out_c,label_c)
loss_c.backward()
optimizer_c.step()

1. 仅损失1次。

loss_d = criterion_d(out_d,label_d)
loss_c = criterion_d(out_c,label_c)
loss = loss_d+loss_c
loss.backward()
optimizer.step()