完全卷积网络中上采样层的“学习倍数”应该是多少？

Question

我试图训练一个完全卷积网络（FCN）进行密集预测。

的paper的作者提到：

“我们初始化2×上采样到双线性插值，但允许参数的教训。”

当我读到他们的training prototxt file时，这些层的学习倍数是零。

我是否应该将此学习倍数改为非零值以让这些图层被学习？

感谢，

Answer 1

引述shelhamer

在上PASCAL VOC进一步实验中，我们发现，学习插补参数没有什么差别，而固定这些权重给出了自略有加速插值滤波器的梯度可以被跳过。

因此，您可以通过这种方式保留lr_mult，或者如果您希望他们学习，可以更改为非零值。如果需要，还可以在solver.prototxt中设置lr_policy。

详见this thread in caffe-users group