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python - 将层的一半过滤器设置为不可训练的keras/tensorflow

coder 2023-08-19 原文

我正在尝试训练 this 建议的模型研究论文，其中我将卷积层的一半过滤器设置为 Gabor 过滤器，其余是默认初始化的随机权重。通常，如果我必须将层设置为不可训练，我将 trainable 属性设置为 False。但在这里我只需要卡住一层的一半过滤器，我不知道该怎么做。任何帮助将非常感激。我正在使用带有 Tensorflow 后端的 Keras。

最佳答案

如何制作两个获得相同输入和(几乎)相同参数的卷积层？因此，其中一层在初始化时可通过随机权重进行训练，而另一层不可通过 gabor 滤波器进行训练。

然后您可以将两个层的输出合并在一起，看起来就像是一个卷积网络的输出。

这里有一个演示的例子(需要使用Keras functional API):

n_filters = 32

my_input = Input(shape=...)
conv_freezed = Conv2D(n_filters/2, (3,3), ...)
conv_trainable = Conv2D(n_filters/2, (3,3), ...)

conv_freezed_out = conv_freezed(my_input)
conv_trainable_out = conv_trainable(my_input)
conv_out = concatenate([conv_freezed_out, conv_trainable_out])

# set weights and freeze the layer
conv_freezed.set_weights(...)
conv_freezed.trainable = False

关于python - 将层的一半过滤器设置为不可训练的keras/tensorflow，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52418749/

tensorflow训练sectionconvtrainablepythonneural-networkkerasconv-neural-network

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