caffeで固定パラメータを実装する方法は？

Question

ネットワークにパラメータがあり、ソルバーによって自動的に更新されるのではなく、手動でpycaffeで変更したいとします。たとえば、高密度アクティベーションにペナルティをかけたいとします。これは追加の損失層として実装できます。訓練プロセスのあいだ、損失を予め指定された方法で進化する係数で乗算することによって、このペナルティの強さを変えたいと考えています。 caffeでこれを行うにはどうすればよいでしょうか？ prototxt定義でこれを指定することは可能ですか？ pycaffeインターフェースでは？

更新：lr_multとdecay_multを0に設定すると解決策になると思われますが、不器用なようです。おそらく、DummyDataLayerのパラメータをブロブとして提供するほうがよいでしょう。しかし、それはカフェ

Answer 1

に新しい誰かのために書くためにかなりの闘争はたぶん、これは些細な問題であるのですが、念のために他の誰かが興味があるかもしれません、ここで私は

を使用して終了成功した実装があるように、ほとんどのドキュメントがあります

レイヤープロトデフでは、lr_multとdecay_multを0に設定します。これは、パラメーターを学習したり減衰したりしないことを意味します。 fillerを使用して初期値を設定します。ネットワークのトレーニング中にPythonのパラメータを変更するには、 net.param['name'][index].data[...] = something