在caffe中固定某些网络参数，只训练某些层

实现的关键变量是：propagate_down 含义：表示当前层的梯度是否向前传播

比如有4个全连接层A->B->C->D

    a. 你希望C层的参数不会改变，C前面的AB层的参数也不会改变，这种情况也就是D层的梯度不往前反向传播到D层的输入blob（也就是C层的输出blob 没有得到梯度），你可以通过设置D层的propagate_down为false来做到。

         propagate_down的数量与输入blob的数量相同，假如你某个层有2个输入blob，那么你应该在该layer的Param里面写上两行：

         propagate_down : 0    # 第1个输入blob不会得到反向传播的梯度

         propagate_down : 0    # 第2个输入blob不会得到反向传播的梯度

         这样的话，你这个layer的梯度就不会反向传播啦，前面的所有layer的参数也就不会改变了

    b. 你希望C层的参数不会改变，但是C前面的AB层的参数会改变，这种情况，只是固定了C层的参数，C层得到的梯度依然会反向传播给前面的B层。只需要将对应的参数blob的学习率调整为0：

在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了，比如全连接层里面：

layer {

    type: "InnerProduct"

    param { # 对应第1个参数blob的配置，也就是全连接层的参数矩阵的配置

         lr_mult: 0 # 学习率为0，其他参数可以看caffe.proto里面的ParamSpec这个类型

    }

    param { # 对应第2个参数blob的配置，也就是全连接层的偏置项的配置

        lr_mult: 0 # 学习率为0

    }

}