我想建立2个副本的解码器包含相同的FC层与不同的droupout，但我希望他们共享权重。如何做到这一点？

要实现两个副本的解码器共享权重，可以使用模型权重共享的方法。以下是一种可能的解决方案：

1. 定义一个解码器模型，包括相同的FC（全连接）层和不同的dropout层。
2. 创建一个共享权重的模型，它包含两个相同的解码器副本。
3. 使用Keras等深度学习框架提供的权重共享功能，将两个解码器副本的权重设置为相同的引用。
4. 在训练过程中，确保两个解码器副本在同一批次的训练中共享相同的权重。
5. 根据需要对两个解码器副本进行独立的推理或测试。

这种方法可以实现两个副本的解码器具有相同的FC层和不同的dropout层，并且共享权重。这样可以减少模型参数数量，提高模型的效率和泛化能力。

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