私は次のようなコードを持っています。私がやりたいのは、2つの密な層で同じ重みを共有することです。
op1層とop2層の式は次のようになります
op1 = w1y1 + w2y2 + w3y3 + w4y4 + w5y5 + b1
op2 = w1z1 + w2z2 + w3z3 + w4z4 + w5z5 + b1
ここで、w1からw5の重みは、それぞれ（y1からy5）と（z1からz5）であるop1とop2のレイヤー入力間で共有されます。
ip_shape1 = Input(shape=(5,))
ip_shape2 = Input(shape=(5,))
op1 = Dense(1, activation = "sigmoid", kernel_initializer = "ones")(ip_shape1)
op2 = Dense(1, activation = "sigmoid", kernel_initializer = "ones")(ip_shape2)
merge_layer = concatenate([op1, op2])
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(merge_layer)
model = Model(inputs=[ip_shape1, ip_shape2], outputs=predictions)
前もって感謝します。
これは、両側に同じレイヤーを使用します。（重みとバイアスは共有されます）
ip_shape1 = Input(shape=(5,))
ip_shape2 = Input(shape=(5,))
dense = Dense(1, activation = "sigmoid", kernel_initializer = "ones")
op1 = dense(ip_shape1)
op2 = dense(ip_shape2)
merge_layer = Concatenate()([op1, op2])
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(merge_layer)
model = Model(inputs=[ip_shape1, ip_shape2], outputs=predictions)
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