数年前、Kerasを初めて触ったとき、重みの初期化をしようと、APIドキュメントで「weight」を探しても見つからなくて、少し戸惑ったことがありました。その後、Kerasでは「重み」は「kernel」と表現されている箇所があることに気付いたわけですが、初心者には分かりにくいですよね。同じように混乱する人のために、このブログ記事を（手早く＝手抜きで）書いて情報共有することにしました。
まずKeras（やTensorFlow 2.x）で重みの初期化を行うには、Denseレイヤーのコンストラクター（厳密には__init__()メソッド）の引数kernel_initializerを使います。他にも「kernel」と命名された引数には、正則化を行うための引数kernel_regularizerや、重み行列に制約を課すための引数kernel_constraintなどがあります。
なんで「weights」ではなく「kernel」？ 実用上は問題ないので放置してそのまま使っていましたが、ずっとこの謎が気にかかっていました。最近、情報をあさっていて、Keras作者が直接言及しているGitHub Issues：
を発見したので、その内容を紹介します（※本文通りではない超訳です）。
- 質問者：
Denseレイヤーのパラメーターにkernel_initializer、kernel_regularizer、kernel_constraint、と「kernel（カーネル）」という名前が付けられていますが、「重み」ですよね。分かりにくいです。 - 質問者： これってCNNの畳み込み（
Conv）レイヤーとの整合性のために名付けられたのですか？（ → 返答内容から見て基本的に「Yes」） - Keras作者： レイヤーの「重み」には、特徴（行列）とバイアス（ベクトル）の両方が含まれます。
- Keras作者： カーネルとバイアスを区別する正確な方法が（レイヤー全種で共通化するために）必要でした。
- Keras作者： そこで「カーネル／バイアス」という名称を採用しました。
- Keras作者：
Denseレイヤーは、「入力サイズ」のウィンドウを持つConvレイヤーの特殊なケースと見ることができます。つまりいずれも「カーネル」を参照するということです。 - Keras作者： この表記法は、KerasとTensorFlow全体で使用されているため、ディープラーニングコミュニティの大多数が認識しています。つまり「カーネル／バイアス」はデファクトスタンダードなんですよ。
- 質問者： なるほど～。でも研究論文では「カーネル」と書いているのは見たことないです。私の中では、重みの中にバイアスは含まれていないです。「カーネル」は言い過ぎなので、この命名には反対ですね。
個人的にはすっきりしました。「重み」の初期化って言いつつ「kernel」とコードに記述するのは一致しなくて違和感あるので、「weights」って単語も入れてほしかったですが。
重みの中にバイアスが含まれるのって、重み行列を書くときに、バイアスを$w_0$と書いてその重みテンソルの中に含めるからですよね（たぶん）。でも概念的には重みとバイアスって、（直線で言うと）傾きと切片なんだから別物な気がします。
個人的には質問者に賛成なんだけど、ライブラリ制作者サイドとしては、引数などの「共通化」や「整理された美しさ」などの考えが入って、こういう結果になっているんだろうなと、今のところ納得しています。
