在 Tensorflow 对象检测 API 中，典型的神经网络将具有 2 个组件:一个特征提取器，然后是一个使用特征提取的输出进一步分类图像的神经网络。
如果您要在对象检测 api 中自定义训练更快的 resnet50 神经网络，以检测额外的 2 个对象，那么在训练过程中是否也训练了特征提取器？ IE。特征提取器组件的权重是否发生变化？
最佳答案
是的，它是默认训练的。您可以使用列车配置中的 freeze_variables 字段将其关闭。然而，TF 人员不鼓励这样做，因为他们发现它会产生更差的结果和相同的训练时间。有关更多详细信息，请参阅 this thread on github。
关于python - 特征提取器是否在 Tensorflow 对象检测 API 中训练过？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51604200/