如何在Keras中强制不同层的权重相等？

Question

在Keras的模型训练过程中，有没有办法强制不同层的权重相等？ 更清楚的是，如果我有一个像5层这样的模型：

inputlayer = Dense(units=40, activation='relu', input_dim=20)
hidden1 = Dense(units=40, activation='relu')(inputlayer)
hidden2 = Dense(units=5,activation='relu')(hidden1)
hidden3 = Dense(units=40,activation='relu')(hidden2)
hidden4 = Dense(unites=40,activation='relu')(hidden3)
outputlayer = Dense(units=20,activation='relu')(hidden4)

我希望它能使输入层和输出层的权重绑定，对于hidden1和hidden4以及hidden2和hidden3都是相同的。我意识到它们的尺寸是不同的，即输入层是（20,40）而输出层是（40,20），所以我需要一种实例化层的方法，以便它们的权重相关但也可以转置。我怎样才能做到这一点？感谢

Answer 1

这对于功能API来说非常简单，您只需要这样做：

layer = Dense(units=40, activation='relu', name="one")
n1 = layer(someInput)
n2 = layer(someOtherInput)

你创建了一个图层实例，只给它两个不同的输入。当您调用图层两次时，两个实例都具有相同的权重。