Keras:如何合并密集层和嵌入层

时间:2017-01-30 10:39:23

标签: merge theano layer keras embedding

我使用Keras,我尝试将两个不同的层连接成一个向量(向量的第一个值是第一层的值,另一个是第二层的值)。 其中一层是Dense层,另一层是嵌入层。

我知道如何合并两个嵌入层或两个密集层,但我不知道如何合并嵌入层和密集层(维度问题)。

一个简单的例子是这样的:

L_branch = Sequential()
L_branch.add(Dense(10, input_shape =  (4,) , activation = 'relu'))
L_branch.add(BatchNormalization())

R_branch = Sequential()
R_branch.add(Embedding(1000, 64, input_length=5))

final_branch.add(Merge([L_branch, R_branch], mode = 'concat'))

但这不起作用,因为你无法合并具有不同维度的图层。

PS:对不起,英语不是我的母语,我希望你能理解我的问题。

最好的问候。

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

使用Flatten图层。

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