Python Lasagneに固定された重量を持つニューラルネットワーク

Question

PythonのLasagneモジュールでニューラルネットワークをトレーニングしようとしています。 lasagne.layers.denselayerによって定義されているように、完全に接続されたネットワークは必要ありません。代わりに、重量パラメーターの一部をゼロに修正したいと思います。誰かがこれを行う方法を知っていますか？

私が見つけた最も近い解決策は、次のようなものです。

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

ただし、これにより、重量パラメーターのセット全体が初期値に修正されます。これらの重みのサブセットのみを修正するにはどうすればよいですか？

Answer 1

ウェイトをゼロに設定することで、あなたの意図が何であるかはわかりません。ドロップアウト層を見ましたか？

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

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

これにより、データの50％がL_HID1レイヤーからドロップされるはずです。