network = lasagne.layers.ConcatLayer([network, residual])
时间: 2024-05-28 12:10:38 浏览: 10
这行代码是使用Lasagne库中的函数来实现将一个残差连接到神经网络的操作。具体来说,它使用ConcatLayer函数将残差和原始的神经网络连接起来。ConcatLayer函数是一个将多个输入层按照指定的维度进行连接的函数,这里用它将残差与原始网络在深度(channel)这一维度上进行连接。这种残差连接的方式可以有效地改善深度神经网络的训练效果。
相关问题
params = lasagne.layers.get_all_params(nn, trainable=True)
这行代码是用来获取神经网络中所有可训练参数的列表。在使用 Lasagne 搭建神经网络时,我们需要定义网络的结构和参数。这些参数通常是神经网络中的权重和偏置项。通过调用 `lasagne.layers.get_all_params` 函数,我们可以方便地获取这些参数,以便进行模型训练和保存。该函数返回一个包含所有可训练参数的列表。如果 `trainable` 参数设置为 `False`,则返回的列表将只包含不可训练参数。
params = lasagne.layers.get_all_params(net['prob'], trainable=True)
这行代码是用于获取神经网络中所有可以训练的参数,存储在一个列表中。具体来说,`lasagne.layers.get_all_params()` 函数可以接受一个网络层作为输入,返回该层及其子层中所有可训练参数的列表。在这里,`net['prob']` 是一个包含输出概率的网络层。`trainable=True` 参数表示只获取可训练的参数,即需要更新的参数。获取所有可训练参数后,我们可以根据损失函数来更新它们,以便优化网络的性能。
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