使用pytorch搭建ResNeXt并基于迁移学习训练

文章讨论了一种技术,即在训练神经网络时,将除最后一层外的所有权重固定,仅调整最后一层的权重,以此来加速学习过程或防止过拟合。只需临时禁用`requires_grad`属性即可实现这一目标。

冻结除最后全连接层以外的所有权重,只去单独训练它最后一层的的权重,这个方法,冻结了所有网络的权重。

     for param in net.parameters():
         param.requires_grad = False

 如果要训练网络中的所有参数,注释掉这两句话就可以了。

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