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问Python千层面中的定权神经网络
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Data Science用户

提问于 2016-08-07 11:39:17

回答 1查看 421关注 0票数 0

我试图用Python中的千层面模块来训练神经网络。我不想要一个由lasagne.layers.DenseLayer定义的完全连接的网络。相反，我想将一些权重参数修正为零。有人知道怎么做吗？

我找到的最接近的解决方案如下：

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

但是，这将整组权重参数修正为它们的初始值。我如何才能只修正这些权重的一个子集？

python

neural-network

回答 1

Data Science用户

发布于 2016-08-08 08:49:15

我不知道你把权重设为零是什么意思。你看过辍学层吗？

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

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

这将使您的数据从l_hid1层下降50%。

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/13271

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