machine-learning - Caffe，在层中设置自定义权重

Question

我有网络。在一个地方我想使用 concat。就像这张照片上的那样。

不幸的是，网络无法训练。为了理解为什么我想连续改变权重。这意味着 FC4096 中的所有值一开始都将变为 1，而 FC16000 中的所有值都将变为 0。

我知道 FC4096 的准确度为 57%，因此学习率为 10^-6 时我就会明白为什么在串联层之后没有学习。

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？

Answer 1

您可以添加 "Scale"层位于 FC16000 之上并将其初始化为 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
}