          var_x = input_
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, 512)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, 256)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, 128)
          var_x = Conv2D(3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")(var_x)
          outputs = [var_x]
  
          if self.config.get("mask_type", None):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
 
</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") </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, 512)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, 256)
          var_x = self.blocks.upscale(var_x, 128)
        var_x = self.blocks.conv2d(var_x, 3, kernel_size=5, padding="same", activation="sigmoid")
          outputs = [var_x]
  
          if self.config.get("mask_type", None):
              var_y = input_
              var_y = self.blocks.upscale(var_y, 512)
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/lightweight.py