在Tensorflow对象检测API中，典型的神经网络将具有2个组件：特征提取器，然后是神经网络，其使用特征提取的输出来进一步对图像进行分类 .
如果你在物体检测api中定制训练一个更快的resnet50神经网络，为了检测额外的2个物体，在训练过程中是否还训练了特征提取器？ I.E.特征提取器组件的权重是否会发生变化？
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人们不鼓励这样做，因为他们发现它会产生更糟糕的结果和相同的训练时间 . 有关详细信息，请参阅this thread on github .
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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人们不鼓励这样做，因为他们发现它会产生更糟糕的结果和相同的训练时间 . 有关详细信息，请参阅this thread on github .