lasagne - 如何在 Lasagne 中为 EmbeddingLayer 提供固定的嵌入矩阵？

Question

我已经实现了一个使用 Lasagne EmbeddingLayer 的深度学习架构。

现在我已经使用 word2vec 学习了词向量，并且不希望词向量成为我的网络的参数。

阅读文档后，我认为它指定提供给'W'参数的numpy数组是嵌入矩阵的初始值。

如何在代码中声明/指定 EmbeddingLayer 以便它使用输入权重矩阵作为词向量的固定矩阵？

Answer 1

上述问题可以通过将“trainable=False”标签添加到定义为嵌入层的自定义层的权重参数来解决。