Я использую API обнаружения объектов Tensorflow для обучения Faster-RCNN и SSD с моим собственным набором данных.Я могу использовать модели обнаружения, обученные с COCO, в качестве инициализации для тонкой настройки.Я также могу заморозить значения экстрактора функций во время обучения.
Теперь я хочу настроить всю сеть (экстрактор функций + RPN + классификация и регрессия ограничивающего прямоугольника), но использовать меньшую скорость обучения для слоев экстракторов объектов.не менять свои веса во время тренировок.Например, я хочу использовать learning_rate = 0.000001 для слоев извлечения объектов и learning_rate = 0.001 для RPN, классификации и регрессии блоков.Есть ли способ сделать это в API обнаружения объектов Tensorflow?