微调Resnet50

Question

我是Pytorch和CNN的新手，目前正在该网络上工作，但是随着我增加批量大小或更改学习率，似乎并没有改善。我一直在阅读有关更改最后一层的信息。不过，我不确定如何在当前模型中实现该功能。关于我该怎么做的任何想法？

transformations = transforms.Compose([
    #transforms.Resize((800,600),interpolation=Image.BICUBIC),
    transforms.Resize(256),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.1,saturation=10,contrast=30,hue=0.1),
    #transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor()])

resnet50=models.resnet50()

# Change the last layer
num_ftrs = resnet50.fc.in_features
resnet50.fc = nn.Linear(num_ftrs, 17)

model =resnet50.to(device)
print(model)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LR)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()