Update faq_2020_s1 in master barnch (#393)

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README_cn.md

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 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。
 
 **近期更新**
+- 2020.11.11 添加图像分类[常见问题2020第一季第二期](./docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md) 5个新问题，并且计划以后每周会更新，欢迎大家持续关注。
 - 2020.11.09 添加`InceptionV3 `结构和模型，在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达79.14%。
-- 2020.11.04 添加图像分类[常见问题2020第一季第一期](./docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md) 7个新问题，并且计划以后每周一会更新，欢迎大家持续关注。
+- 2020.11.04 添加图像分类[常见问题2020第一季第一期](./docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md) 7个新问题，并且计划以后每周会更新，欢迎大家持续关注。
 - 2020.10.12 添加Paddle-Lite demo。
 - 2020.10.10 添加cpp inference demo，完善`FAQ 30问`教程。
 - 2020.09.17 添加 `HRNet_W48_C_ssld `模型，在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达83.62%；添加 `ResNet34_vd_ssld `模型，在ImageNet-1k上Top-1 Acc可达79.72%。

docs/zh_CN/faq_series/faq_2020_s1.md

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 ## 目录
 * [第1期](#第1期)(2020.11.03)
+* [第2期](#第2期)(2020.11.11)
 
-<a name="第一期"></a>
+<a name="第1期"></a>
 ## 第1期
 
 ### Q1.1: PaddleClas可以用来做什么?
@@ -65,3 +66,37 @@ ResNet系列模型中，相比于其他模型，ResNet_vd模型在预测速度
 
 **A**: 不一定，将网络中的所有卷积核都增大未必会带来性能的提升，甚至会有有损性能，在论文[MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels](https://arxiv.org/abs/1907.09595)
 中指出，在一定范围内提升卷积核大小对精度的提升有正向作用，但是超出后会有损精度。所以考虑到模型的大小、计算量等问题，一般不选用大的卷积核去设计网络。
+
+<a name="第2期"></a>
+## 第2期
+
+### Q2.1: PaddleClas如何训练自己的backbone？
+
+**A**：具体流程如下:
+* 首先在ppcls/modeling/architectures/文件夹下新建一个自己的模型结构文件，即你自己的backbone，模型搭建可以参考resnet.py;
+* 然后在ppcls/modeling/\_\_init\_\_.py中添加自己设计的backbone的类;
+* 其次配置训练的yaml文件，此处可以参考configs/ResNet/ResNet50.yaml;
+* 最后启动训练即可。
+
+
+### Q2.2: 如何利用已有的模型和权重对自己的分类任务进行迁移？
+
+**A**: 具体流程如下:
+* 首先，好的预训练模型往往会有更好的迁移效果，所以建议选用精度较高的预训练模型，PaddleClas提供了一系列业界领先的预训练模型，建议使用；
+* 其次，要根据迁移的数据集的规模来确定训练超参数，一般超参数需要调试才可以寻找到一个局部最优值，如果没有相关经验，建议先从learning rate开始调起，一般来说，规模较小的数据集使用较小的learning rate，如0.001，另外，建议学习率使用warmup策略，避免过大的学习率破坏预训练模型的权重。在迁移过程中，也可以设置backbone中不同层的学习率，往往从网络的头部到尾补学习率逐渐减小效果较好。在数据集规模较小的时候，也可以使用数据增强策略，PaddleClas提供了8中强有力的数据增强策略，为更高的精度保驾护航。
+* 训练结束后，可以反复迭代上述过程，直到寻找到局部最优值。
+
+### Q2.3: PaddleClas中configs下的默认参数适合任何一个数据集吗？
+
+**A**: PaddleClas中的configs下的默认参数是ImageNet-1k的训练参数，这个参数并不适合所有的数据集，具体数据集需要在此基础上进一步调试，调试方法会在之后出一个单独的faq，敬请期待。
+
+
+### Q2.4 PaddleClas中的不同的模型使用了不同的分辨率，标配的应该是多少呢？
+
+**A**: PaddleClas严格遵循了论文作者的使用的分辨率。自2012年AlexNet以来，大多数的卷积神经网络在ImageNet上训练的分辨率为224x224，Google在设计InceptionV3的时候为了适应网络结构将分辨率调至299x299，之后其推出的Xception、InceptionV4也是使用的该分辨率。此外，在EfficeintNet中，作者分析了不同规模的网络应该使用不同的分辨率，所以该系列网络中每个不同大小的网络都使用了不同的分辨率。在实际使用场景中，推荐使用默认的分辨率，当然，层数较深或者宽度较大的网络也可以尝试使用更大的分辨率。
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+
+### Q2.5 PaddleClas中提供了很多ssld模型，其应用的价值是？
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+**A**: PaddleClas中提供了很多ssld预训练模型，其通过半监督知识蒸馏的方法获得了更好的预训练权重，在迁移任务或者下游视觉任务中，无须替换结构文件、只需要替换精度更高的ssld预训练模型即可提升精度，如在PaddleSeg中，[HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.7.0/docs/model_zoo.md)使用了ssld预训练模型的权重后，精度大幅度超越业界同样的模型的精度，在PaddleDetection中，[PP-YOLO](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/0.4/configs/ppyolo/README_cn.md)使用了ssld预训练权重后，在较高的baseline上仍有进一步的提升。使用ssld预训练权重做分类的迁移表现也很抢眼，在[SSLD蒸馏策略](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/blob/master/docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md)部分介绍了知识蒸馏对于分类任务迁移的收益。
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