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Deep Learning Academy · Aula

Congele a Base e Treine a Cabeça

Reutilize recursos aprendidos com baixo custo

Congele a Base e Treine a Cabeça é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 1 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

Borrow a Smart Brain

Why train from zero? A model already trained on millions of images has learned useful features. Transfer learning reuses that knowledge for your task. 🧠

Backbone vs Head

A pretrained model has two parts: the backbone that extracts general features, and the head that makes the final prediction for its original task.

The Plan

The simplest recipe: freeze the backbone so it stays as is, then swap in a fresh head and train only that part on your own labels.

Load a Pretrained Model

Start with a model that already carries good weights. torchvision hands you popular architectures with one call.

from torchvision import models
model = models.resnet18(weights='DEFAULT')

Freezing Means No Gradients

To freeze a layer you set requires_grad to False. PyTorch then skips computing gradients for it, so its weights never change.

for p in model.parameters():
    p.requires_grad = False

Why Freeze at All?

Freezing the backbone keeps its hard-won features intact and means far fewer weights to update. That makes training faster and works with little data.

Swap the Head

The old head predicts the wrong classes. Replace it with a fresh Linear layer sized for your number of classes.

import torch.nn as nn
model.fc = nn.Linear(512, 3)

The New Head Is Trainable

A brand-new layer starts with requires_grad set to True automatically. So only your head will learn while the frozen backbone watches.

Optimize Only the Head

Pass just the head's parameters to your optimizer. Updating only these few weights is what makes this approach so cheap.

opt = torch.optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=1e-3)

The Backbone Becomes an Extractor

With its weights frozen, the backbone simply turns each image into a rich feature vector. Your head learns to read those features.

When This Shines

Freeze-and-train-head is ideal with a small dataset or limited compute. You get strong results in minutes instead of days.

Quick Check

You froze the backbone and replaced the head. Which weights actually update during training?

Recap

You learned to borrow a pretrained backbone, freeze it, attach a fresh head, and train just that head. Fast, cheap, and great with small data. 🎯

Perguntas Frequentes

A aula “Congele a Base e Treine a Cabeça” é grátis?

Sim — o texto completo de “Congele a Base e Treine a Cabeça” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Congele a Base e Treine a Cabeça”?

Reutilize recursos aprendidos com baixo custo Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 1 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Congele a Base e Treine a Cabeça”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?

Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. Congele a Base e Treine a Cabeça
  2. Faça Ajuste Fino com uma Taxa de Aprendizado Menor
  3. Taxas Discriminativas por Camada
  4. Faça Ajuste Fino em um Modelo Hugging Face
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