标签: machine-learning neural-network caffe conv-neural-network function-fitting
我有一个功能拟合网络,有4个隐藏层。
我需要为第一个和第三个图层找到合适的权重, 而第二和第四层是某些规范化图层并且不需要学习,所以我只是通过设置它们来冻结它们学习率为零。
我的问题是:
我应该为这两个冻结层定义向后功能吗?
我在caffe中saw表示没有任何可学习参数的池化层具有向后功能。
提前致谢,
答案 0 :(得分:2)
是的,你需要一个向后传球,否则你的学习将停在这一层(它下面没有任何东西可以学习)。即使对于不可学习的图层,您也需要计算有效渐变。