我想知道是否有一种方法可以为不同的层使用不同的学习率,就像Caffe中的那样.我正在尝试修改预先训练的模型并将其用于其他任务.我想要的是加快新增加的层的训练,并使训练好的层保持低学习率,以防止它们被扭曲.例如,我有一个5-conv层预训练模型.现在我添加一个新的转换层并对其进行微调.前5层的学习率为0.00001,最后一层的学习率为0.001.知道怎么做到这一点？
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