Réseau neuronal avec des poids fixes en python lasagne

Question

Je suis en train de former un réseau de neurones avec le module lasagnes en Python. Je ne veux pas un réseau entièrement connecté tel que défini par lasagne.layers.DenseLayer. Au lieu de cela, je voudrais corriger certains des paramètres de poids à zéro. Quelqu'un sait comment faire?

La solution la plus proche, je l'ai trouvé est quelque chose comme:

params = lasagne.layers.get_all_params(network, trainable=True)
layer1.params[layer1.W].remove("trainable")

Cependant, cela résout l'ensemble des paramètres de poids à leurs valeurs initiales. Comment puis-je corriger un sous-ensemble de ces poids?

Answer 1

Je ne suis pas sûr de ce que votre intention est en définissant les poids à zéro. Avez-vous regardé des couches de décrochage scolaire?

l_hid1 = lasagne.layers.DenseLayer(num_units=200)

l_hid1_drop = lasagne.layers.DropoutLayer(l_hid1, p=0.5)

Cela devrait baisser de 50% de vos données de la couche l_hid1.