回答編集履歴
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ですのでさらに調べたところ、最新のTensorflow2.xに対応しているものは、[tfa.optimizers.MultiOptimizer](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer)だと分かりました。具体的な使い方は、[Usage](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer#usage)のあたりに、Adamの学習率をレイヤーごとに変えている例があります。
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ですのでさらに調べたところ、**最新のTensorflow2.xに対応**しているものは、[tfa.optimizers.MultiOptimizer](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer)だと分かりました。具体的な使い方は、[Usage](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer#usage)のあたりに、Adamの学習率をレイヤーごとに変えている例があります。
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toast-uzさんのコメントにありますが、Torchの方がこういうかゆいところに手が届くのは早そうな気もします。
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TFv2.x対応
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私が自力で実装するなら、賢いやり方ではないかもしれませんが、都度対象となるレイヤー以外を`.trainable = False`にして学習でしょうか。こんなやり方は時間がかかってしょうがないですね！
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上記のpipyのものだと、kerasと**統合前のTensorflow用**の仕様ようで、最新のKerasと統合されたTensorflow2.x系だとダメかもしれません。
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ですのでさらに調べたところ、最新のTensorflow2.xに対応しているものは、[tfa.optimizers.MultiOptimizer](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer)だと分かりました。具体的な使い方は、[Usage](https://www.tensorflow.org/addons/api_docs/python/tfa/optimizers/MultiOptimizer#usage)のあたりに、Adamの学習率をレイヤーごとに変えている例があります。
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