質問: chainerのConvolution2Dの引数について質問です。 example/imagenet/nin.pyに定義されている ``` mlpconv1=L.MLPConvolution2D( 3, (96, 96, 96), 11, stride=4, wscale=w), mlpconv2=L.MLPConvolution2D( 96, (256, 256, 256), 5, pad=2, wscale=w), mlpconv3=L.MLPConvolution2D( 256, (384, 384, 384), 3, pad=1, wscale=w), mlpconv4=L.MLPConvolution2D( 384, (1024, 1024, 1000), 3, pad=1, wscale=w), ``` というネットワーク構造ですが、2つ目の引数の配列は何者でしょうか。 また最後のwscaleとは何でしょうか。 一つ目は入力チャネル数、3つ目は畳み込む大きさ、4つ目はパディングの数なのはわかります。 公式のdocumentには出力チャネル数と書いてありましたが、それがなぜ配列なのでしょうか。 ご教授お願いします。
回答: そちらはConvolution2DではなくMLPConvolution2Dですので、拡張されています。 wscaleは重みのランダムに初期値を決める際のパラメータです。