Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。スタック・オーバーフローはプログラマーとプログラミングに熱心な人のためのQ&Aサイトです。classification層の重みは初期化されているようでした。学習済み重みを反映するにはどうすれば良いでしょうか。classification層の形に合わせてどのように重みを載せているのかわかりませんでした。どのような仕組みになっているのでしょうか。localization層全てと、classification層の該当するクラスの重みのうち車に該当する重みのみを使ってモデルの重みを初期化してから転移学習をスタートさせたほうが効率が良いと考えています。モデルの作り的に位置の予測数(8732)×クラス数分パラメーターを用意しないといけないため、このクラス数が変化するとモデルの形も変わるので重みを学習済みモデルから素直に乗せることができないと思っています。票1https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/utils/variables_helper.py#L133ソース内で該当するコードがありました。基本的に学習済みモデルの層と新しく作るモデルの層で名前が一致するものを比較して、同じ形だったら重みを保持しておくという処理なので、クラス数を変えてclassification層の形が変わると重みが初期化されてしまうという仕様でした。|回答スタック・オーバーフローに参加してくれて、ありがとうございます!質問の回答を共有してください。回答を説明し、自分の検討結果も共有してください。意見を述べること(意見を述べるなら、参照リソース、自分の経験で意見をサポートしてください)さらにサポートが必要な場合このヘルプを参考してください。“回答を投稿”をクリックすることで利用規約、プライバシーポリシー、及びクッキーポリシーに同意したものとみなされます。タグが付いた他の質問を参照するか、自分で質問をする。質問のフィードこのRSSフィードを購読するには、このURLをコピーしてRSSリーダーに貼り付けてください。