keras RNN w /本地支持和共享权重

Question

我想了解Keras如何设置要分享的权重。具体来说，我想使用卷积1D层来处理音频信号的时频表示，并将其馈入RNN（可能是GRU层），该RNN具有：

• 本地支持（例如具有指定内核大小的Conv1D层）。频率远离输出的东西不太可能影响输出。
• 共享权重，即我在RNN层中的所有神经元上仅训练一组权重。类似的推论应该在更低或更高的频率下工作。

基本上，我正在寻找我们在2D RNN层中找到的许多属性。我一直在研究一些针对小行星的Keras源代码，试图了解如何实现权重共享，但是当我在层构建方法中看到权重分配代码时（例如在_Conv类中），它并不清楚我如何指定代码是否共享每个过滤器的权重。这是埋在后端吗？我看到后端调用是针对特定的1D，2D或3D卷积。

任何指向正确方向的人都会受到赞赏。

谢谢你 - 玛丽