Caffe,在图层中设置自定义权重

时间:2017-06-26 13:39:54

标签: machine-learning neural-network deep-learning caffe pycaffe

我有一个网络。在一个地方我想使用concat。就像这张照片。 picture

不幸的是,网络没有训练。要理解我为什么要在concat中更改权重。这意味着FC4096的所有值都将为1,FC16000的所有值将在开始时为0。

我知道FC4096会让我获得57%的准确率,所以学习率为10 ^ -6我会理解为什么在连接层没有学习之后。

问题是,如何将FC4096中的所有值设置为1,将FC16000中的所有值设置为0?

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以在FC16000之上添加"Scale"图层并将其初始化为0:

layer {
  name: "scale16000"
  type: "Scale"
  bottom: "fc16000"
  top: "fc16000"  # not 100% sure this layer can work in-place, worth trying though.
  scale_param {
    bias_term: false
    filler: { type: "constant" value: 0 }
  }
  param { lr_mult: 0 decay_mult: 0 } # set mult to non zero if you want to train this scale
}