Keras：如何合并密集层和嵌入层

Question

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。

Answer 1

使用Flatten图层。

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