我试图通过以下程序微调我的深度学习模型：
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将预先训练的模型作为基础模型加载，顶层被移除 .
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冻结基础模型的所有层 .
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在顶部添加自定义Dense图层 .
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训练网络几个时期，现在设置了密集层 .
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解冻顶部卷积图层块（通常是顶部1或2）
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再次训练Dense图层，这次与未冻结的卷积图层一起训练，学习率较低的优化器 .
对于像InceptionV3和ResNet这样的模型，在步骤5中不难知道要解冻的块 . 可以查看层的数量，或通过手动检查得出它们 .
然而，在查看InceptionResNetV2时，我正在努力解决哪些层需要解冻才能进行微调 . 在打印摘要时，模型的体系结构和块的命名对我来说并不直观 .