TensorFlow 訓練多個loss函數技巧： 訓練步驟，凍結部分層（freeze some scopes），從tensorboard檢查問題

這兩天使用TensorFlow訓練一個多個損失函數的網絡模型，自己搭建網絡，調參訓練，由於網絡是一個兩階段的網絡，具有三個損失函數，其中兩個損失函數監督第一個階段，一個損失函數家督第二個階段，而且損失函數監督的並不全是最後一層，還有中間層，這需要調整我的訓練方式。 訓練方式 先分別訓練第一階段的兩個損失函數 固定住第一階段的網絡的參數，只訓練第二階段網絡參數 調整三個loss函數的正則化參數，減小

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