Deep Learning mit Caffe - Python

Question

Ich studiere Deep Learning und versuche es mit CAFFE-Python zu implementieren. kann jemand sagen, wie wir die Gewichte jedem Knoten in der Eingabeschicht zuweisen können, anstatt Gewichtfüller in Caffe zu verwenden?

Answer 1

Es gibt einen grundlegenden Unterschied zwischen Gewichten und Eingangsdaten: die Trainingsdaten auf verwendet werden die Gewichte lernen (auch bekannt als „trainierbar Parameter“) während des Trainings. Sobald das Netz trainiert ist, werden die Trainingsdaten nicht mehr benötigt, während die Gewichtungen als Teil des Modells für das Testen/die Bereitstellung beibehalten werden.
Stellen Sie sicher, dass Ihnen dieser Unterschied klar ist vor Sie vorangehen.

Schichten mit trainierbaren Parametern hat eine filler, um die Gewichte zunächst einzustellen.
Auf der anderen Seite hat eine Eingabedatenschicht keine trainierbaren Parameter, aber sie sollte das Netz mit Eingabedaten versorgen. Somit hat Eingabeebenen keine filler.
Basierend auf dem Typ der verwendeten Eingabeschicht müssen Sie Ihre Trainingsdaten vorbereiten.