如何設置chainer中單個鏈接/函數的學習率？

Question

咖啡可以做到這一點。由於某一層神經網絡需要較大的學習速率，而conv層需要很小的lr。如何控制不同的層在鏈接器中有不同的lr，以便優化器可以根據相應的lr進行更新？

Answer 1

您可以覆蓋hyperparam爲update_rule每一個參數，它指定optimizer的更新策略，像下面的鏈接，

model.l1.W.update_rule.hyperparam.lr = 0.01

有關詳細信息，我已經回答了同樣的問題在

How to implement separate learning rate or optimizer in different layer in Chainer?

順便說一句，chainer's Function沒有任何parameter被更新，t hus功能沒有update_rule。