如何在Keras中定义完全定制的卷积神经网络（CNN）？

Question

我是Keras图书馆的新手，用于机器学习，并希望建立一个完全定制的CNN网络。我想将预定义的过滤器（如低通滤波器）传递给具有可调整权重的卷积层，并且与池化层相同。我怎么能这样做？