如何在Keras中建立共享层？

Question

如何在Keras中建立共享层？

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我希望用以下形式的共享层来训练模型：

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

x 和 y 是两个独立的输入层，F 是一个共享层。在连接了F(x)和F(y)后，G是最后一层。

在Keras中是否可能对此进行建模？如何操作？

- Amirhessam

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- today · Accepted Answer

你可以使用Keras函数式API来实现这个目的：

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 ...

请注意x和y可以是任何层的输出张量，不一定是输入层。