Question

这是对CNTK脑脚本的尊重。我通过[1]来确定是否有一个选项来指定随机种子值，虽然我找不到任何（是的，有一个选项可以设置随机种子＆＃39;参数 ParameterTensor（）函数，但是如果我遵循这种方法，我可能必须分别显式地初始化所有LSTM权重（为输入层门定义单独的权重，忘记层门等），而不是使用模型序列如下）。是否有其他选项可用于设置随机种子值，保留以下RNN分层序列。

nn_Train = {
  action = train
  BrainScriptNetworkBuilder = {
    model = Sequential (
      RecurrentLSTMLayer {$stateDim$, usePeepholes = true}:
      DenseLayer {$labelDim$, bias=false}                  
    )


    z = model (inputs)
    inputs=Input($inputDim$)  # features
    labels=Input($labelDim$)

    # loss and metric
    ce = SquareError(labels, z)

    # node assignment
    featureNodes    = (inputs)
    labelNodes      = (labels)
    criterionNodes  = (ce)
    evaluationNodes = (ce)
    outputNodes     = (z)
  }

[1] https://github.com/microsoft/cntk/wiki/Parameters-And-Constants#random-initialization

Answer 1

遗憾的是，参数没有全局随机种子选项。但是，您可以修改cntk.exe旁边的cntk.core.bs文件，其中定义了所有图层以支持所需图层的随机种子。

在Branscripts中为CNTK顺序机器学习模型定义种子值

1 个答案: