使用预训练模型训练自己的数据集，分类的类别是不是不能太多？

Question

我想使用别人预训练好的模型（数据集：ImageNet，模型：VGG19）来继续训练自己的数据集，但是因为只训练vgg19的全连接层参数，前面的卷积层参数都是冻结的，会不会最终的分类效果不好啊？我的类别是不是不能分的太多？有没有佬哥尝试过。

Answer 1

自己的数据集数据量太少就只修改softmax层，

比较多就softmax和softmax前一两层，

很多就softmax和softmax前几层。

指导原则：数据量越少，冻结的层可以越多，新训练的层可以越少；数据量越多，冻结的层可以越少，新训练的层可以越多。

（但也不一定，可以多尝试下）

PS：为了加快训练，可以预先把所有数据在最后一个冻结层的激活输出保存起来；以它作为输入，只训练后半截新网络，大大节省时间。训练好了再拼接起来。