我有一个神经网络，最后有一个Dense（2）层。这产生了预期的两个输出。我正在训练序列/时间序列数据。
我的训练标签结构如下（每行对应于每个序列的输出）。
A | B | C
---------
2 | 0 | 2
1 | 1 | 4
1 | 0 | 5
3 | 1 | 7
如您所见，C[i] = C[i-1] + A - B，
到目前为止，我的网络预测A和B但不是很好。我希望能够介绍C与上述A和B相关的事实。我该怎么做呢？我可以将输出图层的数量更改为3，但这不会使用已知的关系，我认为可以提高预测的准确性。
我在考虑使用merge层，例如Add和Subtract（在API中为defined），但我无法弄清楚如何。如何指定使用以前的输出？
谢谢！