例如，如果您的滤波器大小为64x64的卷积神经网络层具有权重，并且您希望将这些预先训练的权重加载到不同大小的新卷积神经网络层（例如32x32或128x128），那么如何实现？你可以变换（过采样，欠采样，重复，平均，插值，截断等）权重以适应任何大小的图层吗？
在Keras有这样的例子吗？
有最佳做法吗？