Python 転移学習の際の指定した層までの重みを再学習させない方法について

前提・実現したいこと

転移学習をする際のとても基本的なことについて質問させていただきます。
①以下のようなコードの場合、15層目は学習しない層に含まれますか？それとも含まれませんか？
②出力層から数えて2層だけを学習したい場合は、以下のコードをどのように書き換えたらよいでしょうか。

基本的なことの確認となり恐縮ですが、参照するサイトによって書いてあることが異なっていたので、こちらでご回答をいただけますととても助かります。
どうぞよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

Python
1for layer in base_model.layers[:15]:
2   layer.trainable = False

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

①以下のようなコードの場合、15層目は学習しない層に含まれますか？それとも含まれませんか？

base_model.layers[:15] とした場合、インデックス0 ～ 14 までがスライスされるので、15番目の層は含まれません。

②出力層から数えて2層だけを学習したい場合は、以下のコードをどのように書き換えたらよいでしょうか。

python
1for layer in base_model.layers[:-2]:
2   layer.trainable = False

スライスの例

python
1a = list(range(20))
2print(a)
3# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
4
5print(a[:15])
6# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]
7
8print(a[:-2])
9# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]