如何在Keras中实现恒定神经元？

Question

我在Python / Keras中有以下神经网络：

input_img = Input(shape=(784,))

encoded = Dense(1000, activation='relu')(input_img)  # L1
encoded = Dense(500, activation='relu')(encoded)     # L2
encoded = Dense(250, activation='relu')(encoded)     # L3
encoded = Dense(2, activation='relu')(encoded)       # L4

decoded = Dense(20, activation='relu')(encoded)      # L5
decoded = Dense(400, activation='relu')(decoded)     # L6
decoded = Dense(100, activation='relu')(decoded)     # L7
decoded = Dense(10, activation='softmax')(decoded)   # L8

mymodel = Model(input_img, decoded)

我想做的是让每个层4~7中的一个神经元成为常数1（以实现偏置项），即它没有输入，具有固定值1，并且完全连接到下一层。 有一个简单的方法吗？ 非常感谢！

Answer 1

您可以创建常量输入张量：

constant_values = np.ones(shape)
constant = Input(tensor=K.variable(constant_values))

话虽如此，你的用例（偏见）听起来应该只是使用use_bias=True这是默认值，如@gionni所述。