python - 可以使用相同的内核参数在tensorflow或keras中重复使用Con2d吗

Question

我刚刚遇到一个奇怪的想法，要求我重复使用相同的卷积层。顺便说一句，我正在使用 tensorflow 1.13.1 和 keras 2.2.4。

在keras的通常情况下，它就像，

x = Conv2D()(x)
x = Conv2D()(x)
...

但这意味着应用了 2 个不同的 2D 卷积层，并且我想重复使用相同的卷积核。

我发现tf.contrib.layers.repeat这似乎回答了我的问题。

还有其他方法可以做同样的事情吗？或者根本不值得尝试。谢谢!!!

Answer 1

您需要为此使用 Keras 功能 API:

layer = Conv2D(...)
input = Input(...)
x = input

x = layer(x)
x = layer(x)

这将使用相同的权重/内核两次应用完全相同的卷积层。