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docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s1.md

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 * [第2期](#第2期)(2021.01.14)
 * [第3期](#第3期)(2020.01.21)
 * [第4期](#第4期)(2021.01.28)
+* [第5期](#第5期)(2021.02.03)
 
 <a name="第1期"></a>
 ## 第1期
@@ -227,3 +228,40 @@ RepVGG网络与ACNet同理，只不过ACNet的`1*d`非对称卷积变成了`1*1`
 1. 和BERT相类似，ViT在第一个patch前添加一个`[CLS]`标志位，最后一个结束标志位对应的向量可以作为整个图像的语义表示，从而用于下游的分类任务等。从而使得整个embedding组可以表征该图像不同位置的特征。
 
 2. 将`[CLS]`标志位对应的向量作为整个图像的语义表示，是因为与图像中已有的其它patch块图像相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合图像中各个patch的语义信息，从而更好的表示整个图像的语义。
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+<a name="第5期"></a>
+## 第5期
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+### Q5.1: PaddleClas训练配置文件中都包含了哪些内容？训练模型时如何进行修改？
+**A**:
+PaddleClas的模型包含6大模块的配置，分别为：全局配置，网络结构(ARCHITECTURE)，学习率(LEARNING_RATE)，优化器(OPTIMIZER)，训练(TRAIN)和验证(VALID)。
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+全局配置主要包含了任务的配置信息，例如类别的数量，训练集内的数据量，训练的epoch数量，网络输入的尺寸等等。如果要训练自定义的任务，或是使用自己的训练集，需要关注这个部分。
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+网络结构的配置定义了要使用的网络。在实际使用时，首先要选择合适的配置文件，所以通常不会修改这部分配置。只有在自定义网络结构，或者对任务有特殊要求时才进行修改。
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+学习率和优化器的配置建议优先使用默认配置，这些参数是我们已经调过的。如果任务的改动比较大，也可以做微调。
+
+训练和预测两个配置包含了batch_size，数据集，数据预处理（transforms），读数据进程数（num_workers）等比较重要的配置，这部分要根据实际环境适度修改。要注意的是，paddleclas中的batch_size是全局的配置，即不随卡数发生变化。而num_workers定义的是单卡的进程数，即如果num_workers是8，并且使用4卡训练，则实际有32个worker。
+
+### Q5.2: 如何在命令行中快速的修改配置？
+**A**:
+在训练中，我们常常需要对个别配置不断进行微调，而不希望频繁的修改配置文件。这时可以使用-o来调整，修改是要先按层级写出要改的配置名称，层级之间用点分割，再写出要修改的值。例如我们想要修改batch_size，可以在训练的命令后加上-o TRAIN.batchsize 512。
+
+### Q5.3: 如何根据PaddleClas的精度曲线选择合适的模型？
+**A**:
+PaddleClas提供了多个模型的benchmark，并绘制了性能曲线，主要有三种：准确率-预测时间曲线，准确率-参数量曲线和准确率-FLOPS曲线，纵轴为准确率，横轴分别为预测时间、参数量、FLOPS。一般来说，不同模型在三个图上的表现是一致的。同一个系列的模型在图上采用相同的符号来表示，并且用曲线连接。
+
+以准确率-预测时间曲线为例，点越靠上表明准确率越高，约靠左表明速度越快。例如左上区域的模型为又快又准的模型，而最左侧贴近纵轴的点则为轻量级的模型。使用时，可以综合考虑准确率和时间因素，选择合适的模型。举个例子，我们希望模型的运行时间在10ms以下，选择最准确的模型。首先，在横轴的10ms出画一条垂直的线，之后在这条线的左侧找到最高的点，就是符合要求的模型。
+
+实际使用中，模型的参数量和FLOPS是稳定不变的，而运算时间在不同的软硬件条件下均会有所变化。如果想更准确的选择模型，那么可以在自己的环境中运行测试，得到该环境下的性能图。
+
+### Q5.4: 想在imagenet中增加两个类，能不能把现有全连接层的参数固定，只训练新的两个类别？
+**A**:
+这个想法理论上可行，但效果恐怕不会太好。如果只是固定全连接层，而前面的卷积层参数发生了变化，那么这些全连接层的作用也无法保证与开始一样。而如果保持整个网络的参数都不变，只训练全连接层的新增两个类别，也比较难训练处理想的结果。
+
+如果实际使用中确实需要原有的1000个类别依然很准确，那么可以将新类别的数据加入到原有训练集中，再用预训练模型进行finetune。如果只需要1000个类中的几个类别，那么可以把这部分的数据挑出来，和新增数据混合再finetune。
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+### Q5.5: 使用分类模型做其他任务的预训练模型时，应该选择哪些层作为feature？
+**A**:
+使用分类模型做其他任务的backbone有很多策略，这里介绍一种较为基础的方法。首先，去掉最后的全连接层，这一层主要包含的是原始任务的分类信息。如果任务比较简单，只要将前一层的输出作为featuremap，并在此基础上添加与任务对应的结构即可。如果任务涉及多尺度，需要选取不同尺度的anchor，例如某些检测模型，那么可以选取每次下采样之前一层的输出作为featuremap。