理解 nn.Identity() 在使用 torch 的模型定义中的使用
understand use of nn.Identity() in model definition using torch
我正在理解给定 here 的 CGAN 模型。
正如论文 here 中所解释的那样，生成模型具有对称的跳跃连接。因此，我理解以下行：
d2 = {d2_,e4} - nn.CAddTable(true)
然而，在最后一个 deconv 层 d6 之后没有做同样的事情，而是做了以下事情：
d6 = d61 - nn.Identity()
有人可以帮我理解为什么在这里使用 nn.Identity() 吗？
nn.Identity() 是一个转发输入的模块。它可以在他们的代码中被跳过。尽管如此，他们似乎并没有实施他们在论文图 3 中描述的模型。也许没有第三个跳过连接它表现得更好。
nn.Identity() 是占位符身份运算符。
我正在理解给定 here 的 CGAN 模型。 正如论文 here 中所解释的那样，生成模型具有对称的跳跃连接。因此，我理解以下行：
d2 = {d2_,e4} - nn.CAddTable(true)
然而，在最后一个 deconv 层 d6 之后没有做同样的事情，而是做了以下事情：
d6 = d61 - nn.Identity()
有人可以帮我理解为什么在这里使用 nn.Identity() 吗？
nn.Identity() 是一个转发输入的模块。它可以在他们的代码中被跳过。尽管如此，他们似乎并没有实施他们在论文图 3 中描述的模型。也许没有第三个跳过连接它表现得更好。
nn.Identity() 是占位符身份运算符。