Могу ли я разделить веса между слоями keras, но другие параметры отличаются?
Ответ на вопрос, предложенный выше, позволил получить отличную информацию о распределении весов между двумя conv слоями.Реализуя его при распределении весов между conv2 и conv2', у меня возникают проблемы с определением, какой должна быть форма ввода для conv2, поскольку она не связана напрямую с данными.
Например,в модели со следующей структурой:
input (shape: 32,32,3) -> conv1 (подключен к входу [0][0], форма вывода (None,32,32,32) согласно модели.summary) -> conv2 (подключен к conv1 [29][0], форма вывода (None,30,30,32))
conv1 = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='same', input_shape=(32,32,3))
conv2 = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu',name = 'conv2')
Я пытаюсь создать conv1', которые имеют общие веса от conv1, и conv2', которые имеют общий вес с conv2.Я понимаю, что форма ввода для conv1 будет (32,32,3), но какова будет форма ввода для conv2?(Я пробовал (32,32,32), не работает, так как веса conv2 и conv2' разные)
Можно ли это сделать без указания формы ввода?также ... почему conv2 подключен к conv1[29][0]?