machine-learning - 如何在 Keras 的 Convolution2D 中设置初始权重？

Question

添加 Convolution2D 层的语法是 Keras 是 https://keras.io/layers/convolutional/#convolution2d。我无法正确传递“权重”参数。我该怎么做？

Answer 1

conv1_1 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',
                            weight_and_bias=[weight, biases], name='conv1_1')(input)

权重的形状是 (nb_filter, nb_channel, filter_size, filter_size)，偏差的形状是 (nb_channel,)

Answer 2

您应该传递一个numpy数组列表以设置为初始权重。

对于Convolution2D，权重列表有两项，一项在形状上，一项在(nb_filter, nb_channel, nb_row, nb_col)形状上(nb_filter,)。

根据 Keras 的作者：

如果您对这些形状是什么有疑问，您可以简单地实例化您的图层，然后调用get_weights()，然后查看输出。参数权重以及方法 set_weights(weights)期望与 的输出完全相同的格式get_weights()。