vgg16模型的可训练参数在添加我自己的致密层后发生变化
vgg16\U型号=tf。凯拉斯。应用程序。vgg16.vgg16（）
模型=顺序（）
对于层vgg16_model.layers[：-1]：
model.add(layer)
model.summary（）#去掉最后一个致密层到现在
对于模型中的图层。图层：
layer.trainable=False #for transfer learning i have freeze the layers
模型添加（密集（2，激活='softmax'））
model.summary（）#现在，当我添加密集层时，模型的可训练参数会发生变化
共有1个答案
在第一步中，您将生成一个具有134260554个参数的网络。
这些参数都设置为不可训练。然后在模型中添加一个包含两个神经元的层。这将向模型添加2*4096 2=8194（权重偏差）参数。这些参数是可训练的。这就是总结所显示的内容。
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