私はケラスに不慣れで、モデルを構築しています。前のレイヤーをトレーニングしながら、モデルの最後のいくつかのレイヤーの重みを固定したいと思います。ラテラルモデルのトレーニング可能なプロパティをFalseに設定しようとしましたが、機能していないようです。コードとモデルの概要は次のとおりです。
opt = optimizers.Adam(1e-3)
domain_layers = self._build_domain_regressor()
domain_layers.trainble = False
feature_extrator = self._build_common()
img_inputs = Input(shape=(160, 160, 3))
conv_out = feature_extrator(img_inputs)
domain_label = domain_layers(conv_out)
self.domain_regressor = Model(img_inputs, domain_label)
self.domain_regressor.compile(optimizer = opt, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
self.domain_regressor.summary()
モデルの要約：モデルの要約。
ご覧のとおり、model_1トレーニング可能です。しかし、コードによると、これはトレーニング不可に設定されています。
単語「trainble」（「a」がない）にはタイプミスがあります。残念ながら、ケラスはモデルに「trainble」というプロパティがないことを警告しません。質問は終了する可能性があります。
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