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python - 在 keras 中构建模型

问题描述

我试图在 Keras 中构建我的模型。我的模型有 2 个输入和 2 个输出。该模型包括 5 个卷积层，并且层的权重必须共享。但是，卷积层之后的新层不应该共享权重。我使用了 concatenate() 但它影响了其他层。我的模型图在页面下方。我怎样才能做到这一点？

网络模型：

截图网络模型

标签： pythonkerasneural-network

解决方案

我认为您应该再次上传模型架构的图像。共享权重的部分让我感到困惑。我认为您的意思是只有一层输入。

input = Input(shape=(64,))

layer_1 = Dense(32, activation="relu")(input)

layer_2 = Dense(16, activation="relu")(layer_1)
layer_3 = Dense(16, activation="relu")(layer_1)

combined = concatenate([layer_2 , layer_3])

output = Dense(8, activation="relu")(combined)
output = Dense(1, activation="linear")(z)

model = Model(inputs=[input], outputs=output)

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