          var_x = input_
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim // 2)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim // 4)
          var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")(var_x)
          outputs = [var_x]
          # Mask
          if self.config.get("mask_type", None):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, self.encoder_dim)
 
</s> remove             var_y = Conv2D(1, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")(var_y)
 </s> add             var_y = self.blocks.conv2d(var_y, 1,
                                       kernel_size=5,
                                       padding="same",
                                       activation="sigmoid") </s> remove         var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")(var_x)
 </s> add         var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
 </s> remove         var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")(var_x)
 </s> add         var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
 </s> remove         var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')(var_x)
 </s> add         var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid") </s> remove         var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')(var_x)
 </s> add         var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
        var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
          var_x = input_
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim // 2)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, self.encoder_dim // 4)
        var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
          outputs = [var_x]
          # Mask
          if self.config.get("mask_type", None):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, self.encoder_dim)
keep keep keep keep replace keep keep keep keep keep
 Add Convolutional Aware Initialization (#795)

* Training: Add Convolutional Aware Initialization config option

* Centralize Conv2D layer for handling initializer

* Add 'is-output' to NNMeta to indicate that network is an output to the Model 
plugins/train/model/dfl_h128.py