如何解决在Chainer中定义许多可学习的参数
我想在模型中定义许多可学习的参数,这些参数会与前馈中的特征图相乘,并在反向传播时进行更新。 我如何在链接器框架中实现这一点?
解决方法
我读了一点,找到了答案。 如果需要在链接器中定义许多需要学习的参数,则应使用chainer.links.Scale()函数。 例如chainer.links.Scale(axis = 1,W_shape =(8,8)) W是在网络中可学习的相同参数。如果特征图是x,则W乘以x并在反向传播中更新。
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