【发布时间】：2017-11-08 06:45:07
【问题描述】：
我正在研究深度学习并尝试使用 CAFFE-Python 来实现它。谁能告诉我们如何将权重分配给输入层中的每个节点，而不是在 caffe 中使用权重填充？
【问题讨论】：
标签： python machine-learning neural-network deep-learning caffe
【发布时间】：2017-11-08 06:45:07
【问题描述】：
权重和输入数据之间存在根本区别：训练数据用于学习训练期间的权重（又名“可训练参数”）。训练网络后，不再需要训练数据，而权重作为模型的一部分保留，用于测试/部署。
确保您在之前先了解这种差异。
具有可训练参数的层有一个filler 来初始设置权重。
另一方面，输入数据层没有可训练的参数，但它应该为网络提供输入数据。因此，输入层没有filler。
根据您使用的输入层类型，您需要准备训练数据。
【讨论】：