Python Lasagne中具有固定重量的神经网络
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16-10-2019 - |
题
我正在尝试使用Python的Lasagne模块培训神经网络。我不希望lasagne.layers.denselayer定义一个完全连接的网络。相反,我想将一些权重参数固定为零。有谁知道如何做到这一点?
我发现的最接近的解决方案是:
params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
layer1.params[layer1.W].remove("trainable")
但是,这将整个权重参数固定在其初始值中。如何仅修复这些权重的子集?
没有正确的解决方案
其他提示
我不确定您的意图是将权重设置为零。您看过辍学层吗?
l_hid1 = lasagne.layers.DenseLayer(num_units=200)
l_hid1_drop = lasagne.layers.DropoutLayer(l_hid1, p=0.5)
这应该从L_HID1层中删除50%的数据。