是否可以在keras中将中间层设置为输出层

Question

我想尝试一下有关自动编码器的想法。 该模型是这样的：

input (pictures) - conv2d - pooling - dense - dense(supervised output) - dense - conv - upsampling - output (pictures)

是否有可能训练dense(supervised output)和output (pictures)具有期望输出的NN？换句话说，我要进行分类和返回。

Answer 1

这可以通过Keras功能API（https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/）完成。

一个最小的示例，其中模型有2个输出，一个来自中间层，一个来自最终层：

import keras
input = keras.layers.Input(shape=(3,))

intermediate = keras.layers.Dense(10)(input)
final_output = keras.layers.Dense(3)(intermediate)

model = keras.Model(inputs=input, outputs=[intermediate, final_output])