2017-08-08 6 views
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J'essaie d'implémenter dans mon modèle de Keras une couche conv2D qui utilise un filtre gaussien spécifique. J'ai le code qui fait le filtre, bien que le Keras Conv2D existant n'ait pas un paramètre pour le filtre lui-même. Au lieu de cela, il existe un paramètre filters, qui est un entier qui spécifie la dimensionnalité de l'espace de sortie, et le kernel_size, qui est un n-uplet qui spécifie les dimensions du noyau.Comment spécifier un filtre dans keras conv2d

J'ai essayé d'utiliser le backend Keras pour résoudre ce problème, car la fonction conv2D here vous permet d'entrer un filtre spécifique comme je le ferais. Le problème est que je ne sais pas comment le remettre dans mon modèle, encore une fois, je suis coincé. J'ai aussi trouvé des questions similaires à la mienne comme this qui suggère d'écrire ma propre couche, mais je ne suis pas vraiment sûr de ce que je ferais, et j'espère pouvoir l'éviter s'il y a un moyen plus simple.

Comme toujours, toute aide est très appréciée.

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Réponse longue courte: Vous n'avez pas du tout besoin d'une couche convolutionnelle. Le but des couches convolutives est de trouver les bons filtres pour vous. Comme vous savez déjà quel filtre utiliser, vous pouvez sauter tout le contenu convolutif et sauter directement aux couches entièrement connectées. Appliquez les filtres gaussiens à votre image. Utilisez ensuite le calque Aplatir() pour envoyer les images directement à un MLP. N'essayez pas d'ajouter une cinquième roue au panier.

Espérons cette aide.