初期建議 freeze downsample 部分的權重，從使用 ConvTranspose2d 的舊模型轉換到使用 Upsample 的新模型來進行上採樣時

2025-04-192025-04-19

是的，初期建議 freeze downsample 部分的權重 是一個相對穩妥的做法，特別是當你從使用 ConvTranspose2d 的舊模型轉換到使用 Upsample 的新模型來進行上採樣時，原因如下：

🔧 背景差異說明

ConvTranspose2d 是一種參數化的上採樣方法，能夠學習空間重建。
Upsample（例如 bilinear 或 nearest）是非參數化的上採樣方法，不具備學習能力，只是對特徵圖進行插值。

這意味著：

原模型的上採樣部分曾學習到與 encoder 輸出特徵對應的解碼模式。
換成 Upsample 後，decoder 的學習邏輯會改變，一開始 decoder 可能無法很好地對應 encoder 的輸出特徵。

✅ 為什麼要 freeze encoder / downsample 初期階段？

穩定訓練初期的 loss
decoder 在適應新上採樣策略時，如果 encoder 也同步更新，可能會導致整體特徵表徵發散或不穩定。
避免 encoder 被錯誤反饋牽動
decoder 初期輸出可能表現差，造成反向傳播對 encoder 給出不合適的梯度訊號，影響 encoder 原有的良好特徵提取能力。
保持舊模型語義特徵不變
如果舊模型的 encoder 已經學到相對穩定的語義表示，那讓 decoder 自行學會如何解碼這些語義更合理。

🧪 建議訓練策略

初期階段（如前幾個 epoch）
- freeze encoder / downsample path（如 nn.Conv2d, ResBlocks, 等）
- 只訓練 decoder / upsample path
- 可加大 decoder 的學習率幫助收斂
中期階段
- 解凍 encoder 層，逐步 fine-tune
- 可以嘗試 “逐層解凍”（layer-wise unfreeze）
loss function 選擇建議
- 可以加入像 Perceptual loss、Feature matching loss 等高層語義指導，有助於 decoder 在非參數化上採樣下產生高品質結果

✍️ 範例（PyTorch 函數）

def freeze_encoder(model):
    for name, param in model.named_parameters():
        if 'down' in name or 'encoder' in name:
            param.requires_grad = False

如果你希望我幫你設計一個具備 encoder freeze / unfreeze 與 upsampling mode 切換的訓練控制器，我也可以幫你整合 👍
要不要我幫你寫個管理 freeze_encoder()、switch_upsample_mode()、以及控制訓練階段的小工具？

你這個 UNet 架構相當完整，融合了 FiLM 調節、ResSkip、Attention（Linear / Self）、TransformerBlock，並支援多種上採樣策略與凍結選項，非常適合用來做中文字風格遷移這類任務。

🔒 建議 `freeze` 的範圍（凍結梯度訓練）

當你想固定一部分網路，只訓練其他部分（如只訓練 style embedding 或 decoder），這邊是幾個建議的策略：

✅ Freeze Encoder（下採樣段）

若你想只訓練上採樣段（如生成器後半部）、style embedding、或者 fine-tune 某些模塊，建議凍結 UNet 中的下採樣部分，也就是：

if self.freeze_downsample:
    for param in downconv.parameters():
        param.requires_grad = False
    for param in downnorm.parameters():
        param.requires_grad = False

✅ 已實作！不過要注意：

有些層的 downnorm 是 None（如 outermost），使用前記得先檢查。
若需凍結更多，例如 FiLM, SelfAttention, TransformerBlock 的部分，也需另外處理（見下方建議）。

✅ Freeze Style-unrelated blocks

如果你正在針對風格轉換進行微調，例如只想訓練 style embedding 模塊、FiLM 或上層 Transformer，那你可以：

🔸 Freeze 全部下採樣段 + attention module：

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Conv2d) or isinstance(module, nn.InstanceNorm2d):
        if 'down' in name:
            for param in module.parameters():
                param.requires_grad = False

🔸 或單獨凍結某些模組（例如不訓練 SelfAttention）：

for module in model.modules():
    if isinstance(module, SelfAttention) or isinstance(module, LinearAttention):
        for param in module.parameters():
            param.requires_grad = False

🔸 若只想訓練 style embedding → 僅開啟 `FiLM`：

for name, module in model.named_modules():
    if 'film' not in name:
        for param in module.parameters():
            param.requires_grad = False

✅ 建議模組凍結搭配（應用場景）

任務場景	凍結建議
只訓練風格 embedding（FiLM）	`freeze_downsample=True` + freeze attention 模塊
微調 decoder 段以改善細節	`freeze_downsample=True`
微調 TransformerBlock 效果	freeze 其他層 + unlock `transformer_block.parameters()`
只訓練 style classifier / embedder	Freeze 整個 UNet，僅開啟 style 模組

🧩 額外建議：加入 freeze utility 函式

你可以在模型中加入類似這樣的函式來更彈性控制：

def freeze_module(self, module_name):
    for name, module in self.named_modules():
        if module_name in name:
            for param in module.parameters():
                param.requires_grad = False

用法：

model.freeze_module("down")  # Freeze 所有 down conv
model.freeze_module("attn_block")  # Freeze attention

如果你可以補上後續 UNetGenerator 裡的 unet_block 組裝（目前沒貼完），我也可以幫你直接標出哪些 layer index 對應哪些範圍凍結會比較合適～

需要我幫你補一段完整的 freeze_encoder() / freeze_attention() 工具函式嗎？還是你已經有類似方法實作了？

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