Слой Ламдбы - это просто обертка. Он оборачивает любое выражение, чтобы его можно было использовать в качестве слоя. Эта упаковка не приводит к (обучаемым) параметрам. Например, если вы хотите выполнить вычисление для вашего ввода (например, масштабировать его на множитель или вычесть среднее и т. Д.), Вы описываете его как функцию, заключаете его в лямбда-слой и все. Никаких дополнительных параметров для переноса не требуется.
Однако такое выражение также может передавать ваш ввод через другие слои keras. Если вы оберните целые слои таким образом, то у обернутых слоев могут быть сами параметры, и они все еще будут иметься при их обёртывании.
Обратите внимание, что обёртывание в вашем примере, похоже, сделано для включения tf-кода не-keras. ,Альтернативой было бы создание нового подкласса tf.keras.layers.Layer и создание специфичных для tf вещей при реализации его метода call и / или только с использованием API функциональной модели.