[source]

LocallyConnected1D

keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

1D 输入的局部连接层。

LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同，除了权值不共享外， 也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。

例子

# 将长度为 3 的非共享权重 1D 卷积应用于
# 具有 10 个时间步长的序列，并使用 64个 输出滤波器
model = Sequential()
model.add(LocallyConnected1D(64, 3, input_shape=(10, 32)))
# 现在 model.output_shape == (None, 8, 64)
# 在上面再添加一个新的 conv1d
model.add(LocallyConnected1D(32, 3))
# 现在 model.output_shape == (None, 6, 32)

参数

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。
• strides: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明卷积的步长。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。
• padding: 当前仅支持 "valid" (大小写敏感)。 "same" 可能会在未来支持。
• activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
• bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
• kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

3D 张量，尺寸为： (batch_size, steps, input_dim)。

输出尺寸

3D 张量 ，尺寸为：(batch_size, new_steps, filters)， steps 值可能因填充或步长而改变。

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[source]

LocallyConnected2D

keras.layers.LocallyConnected2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

2D 输入的局部连接层。

LocallyConnected2D 层与 Conv2D 层的工作方式相同，除了权值不共享外， 也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。

例子

# 在 32x32 图像上应用 3x3 非共享权值和64个输出过滤器的卷积
# 数据格式 `data_format="channels_last"`：
model = Sequential()
model.add(LocallyConnected2D(64, (3, 3), input_shape=(32, 32, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 30, 30, 64)
# 注意这一层的参数数量为 (30*30)*(3*3*3*64) + (30*30)*64

# 在上面再加一个 3x3 非共享权值和 32 个输出滤波器的卷积：
model.add(LocallyConnected2D(32, (3, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 28, 28, 32)

参数

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
• strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。
• padding: 当前仅支持 "valid" (大小写敏感)。 "same" 可能会在未来支持。
• data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一。 输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 如果你从未设置它，将使用 "channels_last"。
• activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 如果你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
• bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
• kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

4D 张量，尺寸为： (samples, channels, rows, cols)，如果 data_format='channels_first'； 或者 4D 张量，尺寸为： (samples, rows, cols, channels)，如果 data_format='channels_last'。

输出尺寸

4D 张量，尺寸为： (samples, filters, new_rows, new_cols)，如果 data_format='channels_first'； 或者 4D 张量，尺寸为： (samples, new_rows, new_cols, filters)，如果 data_format='channels_last'。 rows 和 cols 的值可能因填充而改变。