deep-learning - 在 CNN 中初始化卷积层

是否有一个函数来初始化卷积层的权重，以更多地关注更接近输入图像中心的信息？

我所有的输入图像都是居中的，因此远离图像中心的像素比靠近中心的像素更重要。

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请参阅此处的 GIF 以了解卷积的演示：

如您所见，无论图像中的位置如何，卷积的操作都是相同的，因此权重初始化不能改变图像的焦点。

也不建议急于思考网络将和不需要学习您的任务。有时，在您作为人类可能关注的范围之外，还有大量令人惊讶的信号。我建议训练网络并查看它的性能，然后（正如其他人建议的那样）考虑裁剪。