前提・実現したいこと

google colaboratory でBinarized Neural Network（BNN）をやろうとしています。
コードは下記のものを参考にしています。
https://github.com/Haosam/Binary-Neural-Network-Keras
BNNの論文ではconvolutionの際にuse_bias=Falseでやっていますが、
use_bias = True とすると、以下のエラーメッセージが発生しました。

何が原因なのかご教示いただきたく存じます。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-105-888916c9226d> in <module>()

  7                        bias_lr_multiplier=None,

  8                        bias_initializer='zeros', bias_regularizer=None, bias_constraint=None,

----> 9 padding='same', use_bias=use_bias, name='conv1'))

 10 model.add(BatchNormalization(epsilon=epsilon, momentum=momentum, axis=1, name='bn1'))

 11 model.add(Activation(binary_tanh, name='act1'))

7 frames

/content/binary_layers.py in build(self, input_shape)

140             nb_output = int(self.filters * base)

141             self.H = np.float32(np.sqrt(1.5 / (nb_input + nb_output)))

--> 142 #print('Glorot H: {}'.format(self.H))

143

144

AttributeError: 'BinaryConv2D' object has no attribute 'output_dim'

該当のソースコード

#mnist_cnn.py の該当箇所

model = Sequential()

conv1

model.add(BinaryConv2D(128, kernel_size=kernel_size, input_shape=(channels, img_rows, img_cols),
data_format='channels_first',
H=H, kernel_lr_multiplier=kernel_lr_multiplier,
padding='same', use_bias=use_bias, name='conv1'))
#model.add(BatchNormalization(epsilon=epsilon, momentum=momentum, axis=1, name='bn1'))

#binary_layers.py の該当箇所

    if self.use_bias:
        self.lr_multipliers = [self.kernel_lr_multiplier, self.bias_lr_multiplier]
        self.bias = self.add_weight((self.output_dim,),
                                 initializer=self.bias_initializers,
                                 name='bias',
                                 regularizer=self.bias_regularizer,
                                 constraint=self.bias_constraint)