Я читал код логистической функции, приведенный на http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html. . Меня смущает разница между переменными inputs и givens для функции. Функции, вычисляющие ошибки, допущенные моделью в мини-пакете:
test_model = theano.function(inputs=[index],
outputs=classifier.errors(y),
givens={
x: test_set_x[index * batch_size: (index + 1) * batch_size],
y: test_set_y[index * batch_size: (index + 1) * batch_size]})
validate_model = theano.function(inputs=[index],
outputs=classifier.errors(y),
givens={
x: valid_set_x[index * batch_size:(index + 1) * batch_size],
y: valid_set_y[index * batch_size:(index + 1) * batch_size]})
Почему нельзя/нельзя просто сделать x& y общими входными переменными и позволить им определяться при создании фактического экземпляра модели?
