Keras 中的冻结/解冻层

Question

我正在使用 Keras (VGG16) 微调卷积网络模型，并且正在使用它。

要冻结除最后 3 层之外的所有图层，我将解冻所有图层，然后再次冻结除最后 3 层之外的所有图层。

conv_base.trainable = True
for layer in conv_base.layers[:-4]:
    layer.trainable = False

这可以正确完成工作。

如果我使用相反的逻辑，即仅冻结最后三层而不接触其他层，则它不起作用！

for layer in conv_base.layers[-3:]:
    layer.trainable = True

谁能解释一下这个技巧？

最好

Answer 1

我没看出有什么区别。

import tensorflow as tf

conv_base = tf.keras.applications.vgg16.VGG16(weights=None)

conv_base.trainable = True
for layer in conv_base.layers[:-4]:
    layer.trainable = False

for layer in conv_base.layers:
    print(int(layer.trainable), end='')

print()

conv_base.trainable = False
for layer in conv_base.layers[-4:]:
    layer.trainable = True

for layer in conv_base.layers:
    print(int(layer.trainable), end='')

结果：

00000000000000000001111
00000000000000000001111