在 Keras 中定义一个带有 2 个张量输入的自定义层
Define a custom layer with 2 tensors inputs in Keras
我想实现一个自定义层。我的自定义层的 2 个输入是 2 个张量，它们来自 2 个独立的 2D 卷积层，有例子吗？
由于您不需要它是可训练的，因此 lambda 函数也可以。或者您可以保留自定义层，并将 trainable 设置为 False。该层的权重永远不会更新，无论您在此处做什么，都会向前传播到模型中的下一层，并且如评论中所述，反向传播将影响具有权重的其他层。所以，你的模型肯定会学到一些东西。
我个人建议使用自定义图层，如果您稍后决定向该图层添加一些学习内容并检查您的结果。您不能在 Lambda 函数中执行此操作。如果添加一个（内核），则必须在 'call' 方法中使用。否则您的模型将在训练期间抛出错误。
我想实现一个自定义层。我的自定义层的 2 个输入是 2 个张量，它们来自 2 个独立的 2D 卷积层，有例子吗？
由于您不需要它是可训练的，因此 lambda 函数也可以。或者您可以保留自定义层，并将 trainable 设置为 False。该层的权重永远不会更新，无论您在此处做什么，都会向前传播到模型中的下一层，并且如评论中所述，反向传播将影响具有权重的其他层。所以，你的模型肯定会学到一些东西。
我个人建议使用自定义图层，如果您稍后决定向该图层添加一些学习内容并检查您的结果。您不能在 Lambda 函数中执行此操作。如果添加一个（内核），则必须在 'call' 方法中使用。否则您的模型将在训练期间抛出错误。