Keras:Lambda 函数中 Conv2D 层中的参数消失

Question

我正在使用使用Conv2D层的函数定义一个Lambda层。

def lambda_func(x,k):
y = Conv2D(k, (3,3), padding='same')(x)
return y

并调用它使用

k = 64
x = Conv2D(k, (3,3), data_format='channels_last', padding='same', name='block1_conv1')(inputs)
y = Lambda(lambda_func, arguments={'k':k}, name = 'block1_conv1_loc')(x)

但是在model.summary()，lambda层没有显示任何参数！

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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 224, 224, 3)       0         
_________________________________________________________________
block1_conv1 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      1792      
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block1_conv1_loc (Lambda)    (None, 224, 224, 64)      0         
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activation_1 (Activation)    (None, 224, 224, 64)      0         
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block1_pool (MaxPooling2D)   (None, 112, 112, 64)      0         
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flatten (Flatten)            (None, 802816)            0         
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(它下面有一个Dense层，下面是一个Softmax2 类分类器)。如何确保Lambda层的Conv2D参数显示并可训练？我还尝试在Lambda函数中使用trainable=True。

def lambda_func(x,k):
y = Conv2D(k, (3,3), padding='same', trainable=True)(x)
return y

但这没有任何区别。

Answer 1

Lambda 层没有参数。

摘要中的参数是可以"学习"的变量。Lambda 层永远不会学习，它们是您创建的函数。

如果您确实打算使用"卷积层"，请在 lambda 层之外使用它。
现在，如果你想使用"卷积操作"，那么在lambda层中使用它，但没有可学习的参数，你自己定义过滤器。

如果要创建以不同方式学习的特殊层，请创建自定义层。