如何在 Keras 的 Convolution2D 中设置初始权重？答案

【问题标题】：How to set initial weights in Convolution2D in Keras?如何在 Keras 的 Convolution2D 中设置初始权重？
【发布时间】：2016-10-26 08:12:32
【问题描述】：

添加 Convolution2D 层的语法是 Keras 是 https://keras.io/layers/convolutional/#convolution2d。我无法正确传递“权重”参数。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： machine-learning keras keras-layer

【解决方案1】：

conv1_1 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same',
                            weight_and_bias=[weight, biases], name='conv1_1')(input)

权重的形状是(nb_filter, nb_channel, filter_size, filter_size)，偏差的形状是(nb_channel,)

【讨论】：

【解决方案2】：

您应该传递一个numpy 数组列表以设置为初始权重。

对于Convolution2D，权重列表有两项，一项在形状上(nb_filter, nb_channel, nb_row, nb_col)，在形状上偏向(nb_filter,)。

根据 Keras 的作者：

如果您对这些形状是什么有疑问，您可以简单地实例化你的层然后调用get_weights()，然后查看输出。参数权重，以及方法 set_weights(weights)，期望与输出完全相同的格式 get_weights().

【讨论】：