Tensorflow inception-V3 다중 레이어 재 훈련

Question

성공적으로 재교육받은 V3 최종 분류 레이어는 내 자신의 100 개 클래스에 대해 Python2.7 API를 사용하지만 괜찮은 결과를 제공하지만 예외적으로 좋지는 않습니다.

here (google code)으로 전체 네트워크를 처음부터 재교육 할 수있는 코드가 있지만 리소스와 시간이 많이 소요되며 400 000 개의 이미지가 있으므로 교육 후 정확도가 무엇인지 알 수 없습니다.

정확도를 어느 정도 향상시킬 수 있도록 마지막 몇 개의 완전히 연결된 레이어 또는 분류 레이어 이상을 다시 테스트 할 수 있는지 궁금 해서요. 또한 리소스 측면에서 계산 상 매우 까다롭지는 않습니다. 시각.

많은 검색을 시도했지만 아무 것도 찾을 수 없습니다. 내가하고 싶은 것이 가능 할까? 도움이 필요해.

Answer 1

옵티 마이저는 "학습 가능한 변수"목록을 확인합니다. 이 배열에 대한 참조는 tf.get_collection_ref(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)을 사용하여 사용할 수 있습니다. 당신은 그것을 수정할 수 있어야합니다. 읽기 전용 버전은 tf.trainable_variables입니다.

전달 단계 (추론)는 항상 실행해야하므로 비용을 지불해야한다는 점에 유의하십시오. 원하지 않는다면 추론을 실행하고 출력을 tf 레코드에 저장 한 다음이 사전 처리 된 데이터 샘플을 학습하는 것이 가장 쉽습니다.