python, keras(tensorflow) での機械学習で重みを固定して学習したい

Question

機械学習にて

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), 
padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), 
activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', 
bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, 
activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

keras（tensorflow）で主に機械学習をやっています。
基本的に特徴抽出って３×３の正方形が多いと思うのですが
例えば十字方向だけをみる場合や斜め（クロスしたような）だけのカーネルを学習してみたいです。

案としては３×３において
[[0, 1, 0]
[1, 1, 1]
[0, 1, 0]]
とした場合
０のところはずっと固定したまま１のところだけを更新していくといった形です。
やる意味ないやろって言われたらおしまいなのですが
もしそういった学習ができるのであれば教えていただきたいです。