学習したパラメータを使ってカスタムMXNetレイヤを書き込む方法

Question

mx.operator.CustomOpクラスをサブクラス化して、PythonでMXnetの新しいニューラルネットワークレイヤ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。この例は、学習されたパラメータを持たない損失層の例です。だから、学習されたパラメータはforwardとbackwardメソッドにどのように入りますか？

Answer 1

私はこれを理解しました。学習されたパラメータは、オペアンプの他の入力と同様に設定されます。それらはlist_argumentsメソッドで設定されています。リストの引数は入力とパラメータの両方を宣言し、我々は['input1', 'input2', ... , 'weight1', 'weight2', ...]

として、それらを注文するお勧めします

注こと：docs page on writing custom symbolsから