python(keras)での機械学習で重みをマスクしたい

Question

keras（tensorflow）でCNN機械学習をしているものです。

例えば３層畳み込み後に全結合を入れて２値分類の構造を以下に示します。

#モデルを作成
model = Sequential()

#conv１層目
model.add(Conv2D(conv1, (3, 3), padding='same', activation = 'relu', input_shape=(real_size, real_size, 1)))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2, 2)))

#conv2層目
model.add(Conv2D(conv2, (3, 3), padding='same', activation = 'relu'))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2, 2)))

#conv3層目
model.add(Conv2D(conv3, (3, 3), padding='same', activation = 'relu'))
model.add(AveragePooling2D(pool_size=(2, 2)))



 
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))

もしある層だけを学習したくない場合、

model.layers[0].trainable = False

とすると、１層目の畳み込み層の部分が学習されなくことは知っています。

実現したいことは、そのレイヤー内の重みの一部分だけを更新していきたいです。
つまり、３×３のフィルターだと例えば端の点は０に固定（更新しない）したいです。

どのようにして解決できるでしょうか。

Comments

[HRCo4]

keras を触っていたのが大分昔で適切な回答はできませんが、
カスタムレイヤーを作成し、 backward の部分を自作すれば実装できます。