keras自定义conv2d初始化

Question

我一直想弄清楚如何在Keras中为Conv2D图层创建自定义初始化。 任何人都可以举例说明如何手动创建“过滤器”或权重模型作为培训的起点。即我想通过一个带有权重的二维矩阵，可以用作Conv2D图层的起点。 基质可以是上custom initializers高斯模糊过滤器或过滤器sharpinging或边缘检测器等

JR

Answer 1

从Keras文档：

from keras import backend as K 

def my_init(shape, dtype=None): 
    return K.random_normal(shape, dtype=dtype)  

model.add(Dense(64, init=my_init)) 

因此可以很容易地定义适当的，定制的初始化在my_init()中，并在你的Conv2D层中使用。