Tensorflow/Kerasでの入力レイヤーデータへのアクセス

Question

深度推定のためにニューラルネットワークを複製しようとしています。オリジナルの著者は、事前に訓練されたネットワークを使い、完全に接続されたレイヤーと畳み込みレイヤーの間に「スーパーピクセルプールレイヤー」を追加しました。この層では、畳み込み特徴マップがアップサンプリングされ、スーパーピクセル当たりの特徴が平均化される。

私の問題は、これをうまく達成するためには、画像あたりのスーパーピクセルを計算する必要があるということです。 SLICオーバーセグメンテーションを実行するためにバッチ処理中にkeras/tensorflowで使用されているデータにアクセスするにはどうすればよいですか？

私は、タスクを分割して作業すること、すなわち画像を畳み込みネットワークに供給することを検討しました。出力を別々に処理し、それらを完全に接続されたレイヤーに送ります。しかし、これはネットワークのさらなる訓練を不可能にする。

Answer 1

象徴的なテンソル内のデータに実際にアクセスすることは現時点では不可能と思われます。

をテンソルオブジェクトは、操作の結果へのシンボリックハンドルであるが、実際の値を 保持していない：Tensorflowページにそれが言うので、また、このような機能は、将来的に追加される可能性は低いと思われます操作の出力

Kerasでは、パーソナライズされたレイヤーを作成できます。ただし、これは利用可能なバックエンド操作によって制限されます。したがって、単にバッチデータにアクセスすることはできません。