keras自定义conv2d初始化

Question

我一直试图弄清楚如何在Keras中为Conv2D图层创建自定义初始化。 任何人都可以举例说明如何手动创建＆＃34;过滤器＆＃34;或权衡模型作为培训的起点。即我想传入一个带有权重的2d矩阵，可以用作Conv2D层的起点。 矩阵可以是高斯模糊滤波器或锐化滤波器或边缘检测器等。

JR

Answer 1

来自custom initializers的Keras文档：

from keras import backend as K

def my_init(shape, dtype=None):
    return K.random_normal(shape, dtype=dtype)    

model.add(Dense(64, init=my_init))

因此，您可以在my_init()中轻松定义适当的自定义初始化，并在Conv2D图层中使用该初始化。