时间戳

首页 > 解决方案 > Keras中具有共享权重的多输入

keras - Keras中具有共享权重的多输入

问题描述

我试图建立这样 的网络：网络

我的问题是如何从共享权重开始实现，因为它包含 FC+BN+ReLu（3 层），并且我有多个输入向量（长度=F 的 M(~25) 个向量）。

我尝试在 keras 中使用功能性 API 模型，但对此我有一些困难。

谢谢

标签： keras

解决方案

您可以尝试TimeDistributed在每一层上使用 a 。

例如：

model = Sequential()    
model.add(TimeDistributed(MobileNetV2(weights='imagenet',include_top=False), input_shape=(n_sequence, *dim, n_channels)))
model.add(TimeDistributed(GlobalAveragePooling2D()))
model.add(CuDNNLSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(.5))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dropout(.5))  
model.add(Dense(n_output, activation='softmax'))

代码取自https://github.com/peachman05/action-recognition-tutorial/blob/master/model_ML.py

推荐阅读