如何在keras中为共享层建模？

Question

我想用以下形式训练带有共享层的模型：

x --> F(x)
          ==> G(F(x),F(y))
y --> F(y) 

x和y是两个单独的输入层，而F是共享层。 G是连接F(x)和F(y)之后的最后一层。

是否可以在Keras中对此建模？怎么样？

Answer 1

您可以为此使用Keras functional API：

$ sudo dmesg -h | grep console
 -D, --console-off           disable printing messages to console
 -E, --console-on            enable printing messages to console
 -n, --console-level <level> set level of messages printed to console

请注意，from keras.layers import Input, concatenate x = Input(shape=...) y = Input(shape=...) shared_layer = MySharedLayer(...) out_x = shared_layer(x) out_y = shared_layer(y) concat = concatenate([out_x, out_y]) # pass concat to other layers ... 和x可以是任何层的输出张量，而不一定是输入层。