silver lining's blog

对于finetune的理解

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Finetune问题

大家好，一直很困惑caffe在做fine-tuning时，有两个问题：

  1. 如果将imagenet训练得到的网络最后的softmax层的输出由1000改为20，那么用自己的数据进行训练后，之前net中的卷积层，全连接层的参数是否会发生更新？
  2. 假设fine-tune时网络参数发生变化，我不想让某些特定层的参数在fine-tuning的时候发生变化，是否可以将这些层的学习率置0？
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作者：朱坚升
链接：http://www.zhihu.com/question/35754716/answer/66561128
来源：知乎
著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

解释Finetune过程

  1. 会更新，finetune的过程相当于继续训练，跟直接训练的区别是初始化的时候：
    • 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化（如高斯随机初始化）
    • finetune是用你已经有的参数文件来初始化（就是之前训练好的caffemodel）

  2. 这个问题有两种情况：比如有4个全连接层A->B->C->D

    • 你希望C层的参数不会改变，C前面的AB层的参数也不会改变，这种情况也就是D层的梯度不往前反向传播到D层的输入blob（也就是C层的输出blob 没有得到梯度），你可以通过设置D层的propagate_down为false来做到。
      propagate_down的数量与输入blob的数量相同，假如你某个层有2个输入blob，那么你应该在该layer的Param里面写上两行：

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      propagate_down : 0 # 第1个输入blob不会得到反向传播的梯度
      propagate_down : 0 # 第2个输入blob不会得到反向传播的梯度

这样的话，你这个layer的梯度就不会反向传播啦，前面的所有layer的参数也就不会改变了

  • 你希望C层的参数不会改变，但是C前面的AB层的参数会改变，这种情况，只是固定了C层的参数，C层得到的梯度依然会反向传播给前面的B层。只需要将对应的参数blob的学习率调整为0：
    你在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了，比如全连接层里面：

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    layer {
    type: "InnerProduct"
    param { # 对应第1个参数blob的配置，也就是全连接层的参数矩阵的配置
    lr_mult: 0 # 学习率为0，其他参数可以看caffe.proto里面的ParamSpec这个类型
    }
    param { # 对应第2个参数blob的配置，也就是全连接层的偏置项的配置
    lr_mult: 0 # 学习率为0
    }
    }