在Keras中定义具有2个张量输入的自定义图层

时间:2017-11-28 16:10:48

标签: python neural-network keras layer

我想实现一个自定义图层。我的自定义图层的2个输入是2张张量,来自2个单独的2D卷积图层,有一个例子吗?

1 个答案:

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因为你不需要它可训练,所以lambda函数也可以。或者您可以保留自定义图层,并将trainable设置为False。永远不会为此图层更新权重,无论您在此处执行什么操作,都会向前传播到模型中的下一个图层,并且如评论中所述,backprop将影响其他图层的权重。所以,你的模型肯定会学到一些东西。

我个人建议使用自定义图层,如果您稍后决定在此图层中添加一些学习内容并检查结果。您无法在Lambda函数中执行此操作。如果添加一个(内核),则必须使用'call'方法。否则,您的模型将在培训期间抛出错误。