He encontrado DepthwiseConv2D clase aquí. Se utiliza un único núcleo para cada canal de la imagen de entrada. Pero, ¿es posible utilizar el mismo kernel para todos los canales?(es decir, el Parámetro de intercambio dentro de la capa)
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La lectura de la documentación, creo que el mismo núcleo se utiliza en todos los canales de modo que el núcleo pesos son compartidos a través de los diferentes canales. Una manera fácil para confirmar que esto es para crear un modelo de uso de un DepthwiseConv2D con depth_multiplier=1 y la impresión de cuántos parámetros pueden ser entrenados. Para un 3x3 el kernel debe obtener 10 parámetros (9 kernel queridos + bias).