如何利用Keras的函数式模型搭建一个局部连接的卷积神经网络模型? 10C

最近在学习卷积神经网络模型,在对CNN鼻祖LeNet5进行构建时遇到了如下问题:

首先有这样一个连接模式:
图片说明

需要由S2层的6个特征图谱生成C3层的16个特征图谱,但这16个map并不都是与上一层进行全连接卷积求和得到的
例如C3的map1只与S2的map1,2,3进行局部连接,卷积求和在加上一个bias就得到了C3的第一个特征图谱
那么这样的连接模式怎么使用Keras来表示呢?

首先考虑最简单的序贯模型,发现并没有相关的API可以用来指定上一层的某一部分特征图作为一下层的输入(也许是我没发现),然后考虑函数式模型:

import keras
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Flatten
from keras.models import Model

input_LeNet5=Input(shape=(32,32,1))
c1=Conv2D(6,(5,5))(input_LeNet5)
s2=MaxPooling2D((2,2))(c1)
print(np.shape(s2))

这里我搭建出了LeNet5的前两层,并打印出了S2的形状,是一个(?,14,14,6)的张量,这里的6显然就是代表了S2中6张不同的map

TensorShape([Dimension(None), Dimension(14), Dimension(14), Dimension(6)])

那么是不是就可以考虑对张量的最后一维进行切片,如下,将S21作为c31的输入,代码是可以编译通过的

s21=s2[:,:,:,0:3]
c31=Conv2D(1,(5,5))(S21)

但是最后调用Model对整个模型进行编译时就出错了

model = Model(inputs=input_LeNet5, outputs=C31)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'

经过测试发现只要是对上一层的输入进行切片就会出现这样的问题,猜测是切片使得S21丢失了S2的数据类型以及属性
看了很多别人搭建的模型也没有涉及这一操作的,keras文档也没有相关描述。
特来请教有没有大牛搭建过类似的模型,不用keras也行

1个回答

keras的functional模式可以实现自定义多个网络和连接,但是写起来就不如直接用tensorflow简单了。

qq_35784151
qq_35784151 那TensorFlow能不能定义这样的对于特定节点的局部连接呢,我看了一些案例,也没有找到相应的接口
3 个月之前 回复
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一、前言 在可视化化程序设计的今天,借助于集成开发环境可以很快地生成程序,程序设计不再是计算机专业人员的专利。很多人认为,只要掌握几种开发工具就可以成为编程高手,其实,这是一种误解。要想成为一个专业的开发人员,至少需要以下三个条件: 1) 能够熟练地选择和设计各种数据结构和算法 2) 至少要能够熟练地掌握一门程序设计语言 3) 熟知所涉及的相关应用领域的知识 其中,后两个条件比较容易实现,而第一个...
Android 9.0 init 启动流程
阅读五分钟,每日十点,和您一起终身学习,这里是程序员Android本篇文章主要介绍Android开发中的部分知识点,通过阅读本篇文章,您将收获以下内容:一、启动流程概述一、 启动流程概述Android启动流程跟Linux启动类似,大致分为如下五个阶段。1.开机上电,加载固化的ROM。2.加载BootLoader,拉起Android OS。3.加载Uboot,初始外设,引导Kernel启动等。...
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