27
правок
Изменения
→Реализация
Теперь любая функция <code>pretrain_fns[i]</code> принимает в качестве аргумента индекс и, опционально, <code>lr</code> - скорость обучения. Обратите внимание, что имена параметров - это имена, данные переменным <code>Theano</code> (например, <code>lr</code>) при их создании, а не имена переменных python (например, <code>learning_rate</code>). Имейте это в виду при работе с <code>Theano</code>. При желании, если вы укажете <tex>k</tex> (количество шагов Гиббса, которые нужно выполнить на CD или PCD), это также станет аргументом функции.
Точно так же класс <texcode>DBN</texcode> включает метод для построения функций, необходимых для тонкой настройки (<code>train_model</code>, <code>validate_model</code> и <code>test_model</code>).
def build_finetune_functions(self, datasets, batch_size, learning_rate):
(train_set_x, train_set_y) = datasets[0]
