如何在caffe中實現固定參數？

假設網絡中有參數我想在pycaffe中手動更改，而不是由求解器自動更新。例如，假設我們想懲罰密集激活，這可以作爲額外的損失層來實現。在整個訓練過程中，我們希望通過將損失乘以以預定方式演變的係數來改變這種懲罰的強度。在caffe中做這件事的好方法是什麼？是否有可能在prototxt定義中指定此項？在pycaffe界面中？如何在caffe中實現固定參數？

更新：我想設置lr_mult和decay_mult爲0可能是一個解決方案，但似乎是一個笨拙的。也許一個DummyDataLayer作爲一個blob提供參數將是一個更好的選擇。但有這麼小的文件，它是一個相當鬥爭的人新的朱古力寫

來源

2016-05-31 Shengjia Zhao

您不清楚您要做什麼。你能否澄清你的問題？ – Shai

謝謝你指出。我已經添加了一個例子 –

也許這是一個很小的問題，但以防萬一別人可能會感興趣，這裏是一個成功實現我最終使用

在圖層原型def中，將lr_mult和decay_mult設置爲0，這意味着我們既不想學習或衰減參數。使用filler設置初始值。要在網絡訓練過程中更改python中的參數，請使用如下語句： net.param['name'][index].data[...] = something

來源

2016-06-01 09:14:32

如何在caffe中實現固定參數？

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