keras benutzerdefinierte conv2d Initialisierung

Question

Ich habe versucht, herauszufinden, wie Sie eine benutzerdefinierte Initialisierung für Conv2D Ebenen in Keras erstellen. Kann jemand ein Beispiel zeigen, wie man manuell einen "Filter" oder ein Gewichtungsmodell als Ausgangspunkt für das Training erstellt? Ich würde gerne eine 2d-Matrix mit Gewichten, die als Ausgangspunkt verwendet werden können, an die Conv2D-Schicht übergeben. Die Matrix könnte eine Gaußsche Unschärfe-Filter oder ein sharpinging Filter oder Kantendetektor sein usw.

JR

Answer 1

Von Keras Dokumentation über custom initializers:

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)) 

So können Sie leicht eine geeignete, individuelle Initialisierung definieren in my_init() und verwenden Sie das in Ihren Conv2D Schichten.