基于最大的连接输入层的形状填充?

时间:2019-02-19 19:32:25

标签: python-3.x keras deep-learning

我有三层不同的形状。 与其使用“相同”的填充来确保它们的连接顺利进行, 我想根据“有效”填充对每个输入层进行转换,然后在 串联,根据串联输入中的最大图层自动填充。

img_input = Input(shape =(img_size,img_size, 3))

   a = Conv2D(30, (11, 11))(img_input)
   b = Conv2D(30, (7,7), )(img_input)
   c = Conv2D(30, (3,3),)(img_input)

   merged = Concatenate( axis = -1)([a,b,c])

我找不到允许此操作的任何Concatenate参数。 有简单的方法吗?

谢谢。

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