Neural network 在pycaffe中创建简单标识层后，网络不会收敛

这是一个简单的层，它可以将底部的水滴传递到顶部，而不做其他任何事情

import caffe
import numpy as np

class MyCustomLayer(caffe.Layer):
def setup(self, bottom, top):
    if len(bottom) != 1:
        raise Exception("Wrong number of bottom blobs")



def forward(self, bottom, top):
    top[0].data[...] = bottom[0].data




def reshape(self, bottom, top):
    top[0].reshape(*bottom[0].shape)



    pass

def backward(self, propagate_down, bottom, top):


    """
        This layer does not back propagate
    """

    pass

但是，当在网络中使用时，网络将不会收敛，并将保持

0.1

精度（而在使用此层之前，其精度为0.75%）

---

我做错了什么

如果你不支持梯度，你希望你的网络如何收敛？您还需要实现

向后

：

def backward(self, top, propagate_down, bottom):
  bottom[0].diff[...] = top[0].diff

请注意，

backward（）

的输入参数不同于其他方法，也不同于您在问题中所写的