在卷积和合并层之后向卷积神经网络添加输入
我正在构建一个卷积神经网络，它将包含一定数量的卷积和池层。问题是，我想在特征提取步骤（卷积池）之后添加一些额外的输入。
这个额外的输入将被添加到扁平化的特征映射（全连接层的第一层）。我想问一下是否有任何留档来实现这个，在tenorflow或（如果我幸运的话）在keras中。提前谢谢你，祝你愉快。
共有1个答案
您可以使用tf创建这样的模型。凯拉斯。型号。型号class。
首先，我们可以构建tf。凯拉斯。型号。卷积层和池层的顺序模型。
conv_model = tf.keras.models.Sequential( [ ... ] )
然后如你所说，我们需要一个完全连接的密集网络。我们创建它类似于上面的模型。
fc_model = tf.keras.models.Sequential( [ ... ] )
然后用我们创建的模型组装输入层。
input1 = Input( ... )
input2 = Input( ... )
cnn_output = conv_model( input1 )
output = fc_model( [ cnn_output , input2 ] )
model = tf.keras.models.Model( [ input1 , input2 ] , output )
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