如何在Keras的Convolution2D中设置初始权重？

Question

添加Convolution2D层的语法是Keras https://keras.io/layers/convolutional/#convolution2d。我无法通过＆＃34;权重＆＃34;正确的说法。我该怎么做？

Answer 1

您应该传递numpy数组列表以设置为初始权重。

对于Convolution2D，权重列表包含两个项目，一个为(nb_filter, nb_channel, nb_row, nb_col)形状，形状为(nb_filter,)。

据Keras的作者说：

  

如果你对这些形状有什么疑问，你可以简单地说   实例化你的图层，然后调用get_weights()，然后查看   输出。参数权重，以及方法   set_weights(weights)，期望与输出格式完全相同   get_weights()。

Answer 2

conv1_1 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',
                            weight_and_bias=[weight, biases], name='conv1_1')(input)

重量的形状是（nb_filter，nb_channel，filter_size，filter_size），偏差的形状是（nb_channel，）