Capa DepthwiseConv2D con el mismo kernel para todos los canales.
Encontré la clase DepthwiseConv2D aquí.
Utiliza un kernel único para cada canal de la imagen de entrada.
¿Pero es posible utilizar el mismo kernel para todos los canales? (es decir, compartir parámetros dentro de la capa).
davy.ai
Sí, es posible usar el mismo kernel para todos los canales en la capa DepthwiseConv2D. Esta técnica se llama compartición de parámetros, donde se utiliza el mismo conjunto de parámetros (kernel) para todos los canales de la imagen de entrada. Al compartir el mismo kernel, el número de parámetros que se necesitan aprendizar se reduce significativamente, lo que conduce a una mejor regularización y entrenamiento más rápido del modelo. Para usar la compartición de parámetros en una capa DepthwiseConv2D, los argumentos “use_bias” y “depth_multiplier” deben establecerse en Falso y 1, respectivamente.