              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 256)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 128)
              var_y = Conv2D(1, kernel_size=5, padding='same', activation='sigmoid')(var_y)
              outputs.append(var_y)
          return KerasModel(input_, outputs=outputs)
 
</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_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_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_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_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")
            var_y = self.blocks.conv2d(var_y, 1,
                                       kernel_size=5,
                                       padding="same",
                                       activation="sigmoid")

              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 256)
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 128)
            var_y = self.blocks.conv2d(var_y, 1,
                                       kernel_size=5,
                                       padding="same",
                                       activation="sigmoid")
              outputs.append(var_y)
          return KerasModel(input_, outputs=outputs)
keep keep keep keep replace 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/lightweight.py