深度学习多输入CNN

Question

我正在尝试创建一个多视图卷积神经网络，它开始分别对每个输入应用卷积和池化层。结构看起来像这样。

CNN Multi View Structure

作为一个例子，我想要一个猫的顶视图，底视图，左视图和右视图，分别对每个视图应用卷积和池化，然后再将这些信息组合起来。

我在这个项目中大多使用Keras，但是我似乎无法用Keras提供的东西来解决这个问题。有没有办法用Keras做到这一点，如果没有，我怎样才能创建这个多视图CNN的第一步？

Answer 1

看看Keras multi-input multi-output model example。只需按照它进行微小的更改即可。您应该能够根据您的使用情况进行调整。