在喀拉拉邦建立模型

时间:2019-10-25 08:02:41

标签: python keras neural-network

我试图在Keras中建立模型。我的模型有2个输入和2个输出。该模型包括5个卷积层,并且必须共享这些层的权重。但是,卷积层之后的新层不应共享权重。我使用了concatenate(),但它影响了其他层。我的模型图在页面下方。我该怎么办?

网络模型:

screenshot network-model

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我认为您应该再次上传模型架构的图像。 分担重担的部分使我感到困惑。我认为您的意思是一层只有一个输入。

input = Input(shape=(64,))

layer_1 = Dense(32, activation="relu")(input)

layer_2 = Dense(16, activation="relu")(layer_1)
layer_3 = Dense(16, activation="relu")(layer_1)

combined = concatenate([layer_2 , layer_3])

output = Dense(8, activation="relu")(combined)
output = Dense(1, activation="linear")(z)

model = Model(inputs=[input], outputs=output)