Как повторно использовать слои классификации в API обнаружения объектов Tensorflow

Использование API обнаружения объектов Tensorflow с SSD_inception_v2_coco из модель обнаружения Tensorflow,

Я хочу сохранить исходные веса в весах классификаторов и экстракторов признаков из предварительно обученной модели.

Из этого обсуждения,

добавление freeze_variables: ".*FeatureExtractor.*" в train.config заморозит веса экстракторов функций во время обучения.

Значит ли это, что у меня одинаковые веса экстракторов признаков в предварительно обученной модели?

Из этого обсуждения,

если количество классов отличается от предварительно обученной модели,

веса классификаторов будут инициализированы.

означает ли это, что у меня могут быть те же веса классификаторов в модели до обучения, если я использую ту же карту меток из SSD-Inception-v2-coco?

Мой третий вопрос касается from_detection_checkpoint в файле конфигурации.

Из configuring_jobs.md

"from_detection_checkpoint - логическое значение. Если false, предполагается, что контрольная точка была из контрольной точки классификации объекта".

Я предполагаю, что контрольная точка обнаружения взята из зоопарка модели обнаружения Tensorflow

а контрольная точка классификации взята из библиотеки моделей классификации изображений TensorFlow-Slim