Керас: как повторно использовать веса в кодировщике-декодере? - PullRequest
Новая
       4

Керас: как повторно использовать веса в кодировщике-декодере?

0 голосов
/ 05 мая 2020

Простая архитектура кодера-декодера: 

input = Input(shape=(32, 32, 3))
output = input
output = Conv2D(filters=16, kernel_size=3, padding='same', use_bias=False)(output)
output = Conv2DTranspose(filters=3, kernel_size=3, padding='same', use_bias=False)(output)
model = Model(inputs=input, outputs=output)
print(model.summary())

Вывод: 

Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 32, 32, 3)         0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 32, 32, 16)        432
_________________________________________________________________
conv2d_transpose_1 (Conv2DTr (None, 32, 32, 3)         432
=================================================================
Total params: 864
Trainable params: 864
Non-trainable params: 0

Мне нужны одинаковые веса в Conv2D и Conv2DTranspose. Возможно ли это в Keras?

...