如何设置chainer中单个链接/函数的学习率？

Question

咖啡可以做到这一点。由于某一层神经网络需要较大的学习速率，而conv层需要很小的lr。如何控制不同的层在链接器中有不同的lr，以便优化器可以根据相应的lr进行更新？

Answer 1

您可以覆盖hyperparam为update_rule每一个参数，它指定optimizer的更新策略，像下面的链接，

model.l1.W.update_rule.hyperparam.lr = 0.01

有关详细信息，我已经回答了同样的问题在

How to implement separate learning rate or optimizer in different layer in Chainer?

顺便说一句，chainer's Function没有任何parameter被更新，t hus功能没有update_rule。