我有一个部分神经网络，有几层各种类型，权重$\theta$; 让我们称之为$F_{\theta}$; 并且输入和输出数组的维度是相同的，在 Keras 和 Tensorflow 后端实现。在这个框架内，如何训练表单的模型$y = F_{\theta}(F_{\theta}(x))$，或者更一般的一些$n$-第一次迭代$F_{\theta}$? 换句话说，我重用了神经网络的整个子集，具有相同的权重，所以完整的模型更深，但没有比更浅的模型更多的参数。