Keras 层中的链接权重

Question

假设我将输入分成两个大小相等的部分 I1、I2，并且我希望在我的 keras 网络上具有以下结构——I1->A1,I2->A2，然后是 [A1,A2]->B，其中B是输出节点。我可以使用1 中的组来执行此操作。但是，我想要求 I1->A1 的连接权重（和其他激活参数）与 I2->A2 的连接权重相同，即我希望 1 和 2 之间具有对称性。 （请注意，我不需要 [A1,A2]->B 的对称性。）

Answer 1

如果我正确理解您的问题，则 input_1 到 A_1 和 input_2 到 A_2 的映射已经一个接一个地完成，因为您希望两个输入的映射函数相同。在这种情况下，您可能会考虑使用 RNN，但如果您的输入彼此独立，您可能会考虑使用TimeDistributedwrapper in Keras。下面的示例将采用两个输入，并使用Dense 层将输入一一映射，因此Dense 的权重是共享的：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, TimeDistributed, Concatenate, Lambda

x_dim = 5
hidden_dim = 8

x1 = Input(shape=(1,x_dim,))
x2 = Input(shape=(1,x_dim,))

concat = Concatenate(axis=1)([x1, x2])
hidden_concat = TimeDistributed(Dense(hidden_dim))(concat)
hidden1 = Lambda(lambda x: x[:,:1,:])(hidden_concat)
hidden2 = Lambda(lambda x: x[:,1:,:])(hidden_concat)

model = Model(inputs=[x1,x2], outputs=[hidden1, hidden2])
model.summary()

>>>
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_33 (InputLayer)           (None, 1, 5)         0                                            
__________________________________________________________________________________________________
input_34 (InputLayer)           (None, 1, 5)         0                                            
__________________________________________________________________________________________________
concatenate_17 (Concatenate)    (None, 2, 5)         0           input_33[0][0]                   
                                                                 input_34[0][0]                   
__________________________________________________________________________________________________
time_distributed_9 (TimeDistrib (None, 2, 8)         48          concatenate_17[0][0]             
__________________________________________________________________________________________________
lambda_8 (Lambda)               (None, 1, 8)         0           time_distributed_9[0][0]         
__________________________________________________________________________________________________
lambda_9 (Lambda)               (None, 1, 8)         0           time_distributed_9[0][0]         
==================================================================================================
Total params: 48
Trainable params: 48
Non-trainable params: 0