クラスをサブクラス化することにより、Python で MXNet に新しいニューラル ネットワーク レイヤーを定義する方法については、 http://mxnet.io/how_to/new_op.htmlのドキュメントに従っていますmx.operator.CustomOp。この例は、学習したパラメーターを持たない損失層です。では、学習したパラメーターはどのようにしてメソッドforwardとbackwardメソッドに取り込まれるのでしょうか?
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私はこれを理解しました。学習したパラメーターは、op への他の入力と同様に構成されます。それらはlist_argumentsメソッドで構成されます。カスタムシンボルの作成に関するドキュメントページから：
リスト引数は入力とパラメーターの両方を宣言することに注意してください。
['input1', 'input2', ... , 'weight1', 'weight2', ...]
于 2016-11-21T18:07:52.623 に答える