我想知道是否有可能将图像和一些“ bios”数据结合起来以找到图案。例如，如果我想知道图像是猫还是狗，并且有：
足够的图像数据来训练我的模型
足够的“ bios”数据，例如：
size of the animal
size of the tail
weight
height
谢谢！
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您要查找简单的是或否答案吗？在这种情况下，是的。您完全可以控制模型的构建，其中包括模型处理的数据以及得到的预测。
如果您实际上想问如何做，将取决于特定的数据集和应用程序，但是一种实现方法是通过拥有两个模型，一个模型专门用于从中确定输出标签（猫或狗）。图片-也许是某种简单的CNN。另一个将处理文本数据并在其中找到模式。然后，最后，您可以让一个非AI评估者将这两个预测天真地合并为一个，或者您可以将这两个模型作为简单神经网络的输入，该简单神经网络将从这两个模型的输出中学习模式
尽管这只是可能的一种方法，而且正如我所说，确切的实现将取决于许多其他因素。这两个数据集如何标记？数据是否相互连接？就是说，对于每张图片，您是否都有针对该特定图像的一些文本数据？还是您有一个长矛状的图片数据集和单独的生物信息数据集？
您可能还需要考虑这种方法的必要性。当前的模型可以通过以超人的精度处理图像来预测类别。除非这是在创建更复杂的模型上的精打细算，否则这似乎是过大了。
PS ：在此情况下，我不会使用“ bios”一词，我认为这不是很常见的用法，因此在这里它会使人们误以为您是指实际的{ {3}}。