我正在嘗試使用 keras 設置一個非常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡，但在有效設置時遇到了麻煩。前幾層是標準的卷積層，這些層的輸出有 d 個通道，每個通道的圖像形狀為 nx n。我想要做的是使用單個密集層將這個 dxnxn 張量映射到大小為 nx n 的單個圖像上。我想定義一個單一的密集層，輸入大小為 d，輸出大小為 1，并將此函數(shù)應用于輸入上的每個“像素”（輸入跨通道深度獲?。?。到目前為止，我還沒有找到一個有效的解決方案。我曾嘗試首先定義一個完全連接的層，然后循環(huán)輸入中的每個“像素”，但是這需要很多小時來初始化模型，而且我擔心它會減慢反向傳播的速度，因為計算可能沒有正確并行化.有沒有一種有效的方法來做到這一點？