我想知道默认情况下，Keras中的2D卷积层中的滤镜权重是否沿空间维度共享。如果是，有没有办法没有共享权重？
答案 0 :(得分：3)
我发现LocallyConnected2D正在寻找我想要的东西。
LocallyConnected2D图层与Conv2D图层的工作方式类似，但权重为非共享，也就是说，在每个不同的补丁中应用了一组不同的过滤器输入
答案 1 :(得分：1)
我不清楚你的要求，但是：
单个卷积层中的权重是共享的。也就是说，过滤器与每个步幅共享相同的权重。
然而，在keras中默认不共享两个卷积层之间的权重。
在conv层中的过滤器中没有绕过共享的wiegth。自从卷积执行后，如果卸载到C ++库。
请参阅此answer以获取进一步参考，特别是：
tf.nn.conv2d（）的实现是用C ++编写的，它调用 使用Eigen（在CPU上）或cuDNN库（在。上）优化代码 GPU）。你可以在这里找到实现。