在Chainer中定义许多可学习的参数
在Chainer中定义许多可学习的参数
提问于 2020-10-04 17:18:56
我想在我的模型中定义一些可学习的参数，这些参数在前馈中乘以特征映射，并在反向传播时更新。我如何在链接器框架中实现这一点？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-10-04 19:02:15
我读了一点，找到了我的答案。如果您需要在链接器中定义许多需要学习的参数，则应该使用chainer.links.Scale()函数。例如，chainer.links.Scale(axis=1，W_shape=(8,8)) W是可在网络中学习的相同参数。如果特征映射是x，则W乘以x，并在反向传播中更新它。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64192930
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