tensorflow 恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法

恢复指定层与不同层指定不同学习率是深度学习中常用的技巧之一，可以大幅提升模型的训练效果和性能。在 TensorFlow 中，我们可以通过以下两种方式实现该技巧：

1. 冻结指定层

首先，我们可以通过设置指定层的 trainable 参数为 False 的方式来冻结该层，使其在优化过程中不被更新：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),  # 第一层卷积
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  # 第二层卷积
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 第一个全连接层
  tf.keras.layers.Dense(10)  # 输出层
])

# 冻结第一层卷积
model.layers[0].trainable = False

# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

在上述代码中，我们通过设置 model.layers[0].trainable = False 的方式，冻结了第一层卷积。这样，在训练时，第一层卷积的参数不会被更新，只会更新模型其它层的参数。

1. 设置不同层的学习率

另外一种常用的做法是，为不同的层设置不同的学习率。我们可以通过在 Adam 优化器中，为不同的层设置不同的 learning_rate 参数来实现：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),  # 第一层卷积
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  # 第二层卷积
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  # 第一个全连接层
  tf.keras.layers.Dense(10)  # 输出层
])

# 设置学习率
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=0.001,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.96
)

# 设置不同层的学习率
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
optimizer.lr.assign(0.0001)  # 第一层卷积的学习率为 0.0001

# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)

在上述代码中，我们通过先定义一个学习率衰减策略 lr_schedule，然后使用 Adam 优化器，并设置不同层的学习率来实现目标。具体而言，我们通过 optimizer.lr.assign(0.0001) 的方式，将第一层卷积的学习率设置为 0.0001，其它层的学习率仍然使用默认的 lr_schedule 参数。

相信通过上述两个示例，读者已经掌握了恢复指定层与不同层指定不同学习率的方法。