赞赏一个简单的提示。 我们如何使用Keras融合来自2个不同网络的特征表示？
更多解释： 该模型由CNN和门控RNN组成。 The feature representations output from the networks are fused并提供给标准的softmax回归分类器。
答案 0 :(得分：4)
您应该使用合并图层（see doc here）
要选择的模式取决于您，它可能是总和，连接或自定义合并。 如果它们是不同的功能，我建议你连接它们，然后使用带有softmax激活的Dense层进行分类预测。
注意使用正确的合并层：Merge用于顺序模型（合并2层），merge用于合并张量（使用功能API）
我希望这会有所帮助
