Можете ли вы изменить скорость обучения во время обучения по API обнаружения объектов Tensorflow

Question

Я понимаю, что, вероятно, лучше снизить скорость обучения, когда она сходится.

Моя путаница в том, можете ли вы просто изменить значение в файле конфигурации после определенных шагов?Если да, какой файл конфигурации мне следует изменитьТот, который сгенерирован в папке с поездом, или тот, что находится в папке с загруженной моделью?

Нужно ли сначала экспортировать в замороженный график, чтобы изменения вступили в силу?

Заранее спасибо за помощь!

Answer 1

Вы должны изменить файл конфигурации в папке загруженной модели.Конфигурационный файл в папке train является копией с него.

Чтобы уменьшить скорость обучения во время обучения, вы можете написать что-то вроде этого в вашем файле конфигурации:

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}

Посмотрите здесь , чтобы получить больше примеров файлов конфигурации.

При экспорте в замороженный график вы замораживаете все параметры вашей модели, поэтому их больше нельзя обучать.Вот почему вы останавливаете график только после окончания обучения и хотите использовать свою модель для вывода.