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我使用 Keras 并尝试将两个不同的层连接成一个向量(向量的第一个值是第一层的值,另一部分是第二层的值)。
其中一层是密集层,另一层是嵌入层。
我知道如何合并两个嵌入层或两个密集层,但我不知道如何合并一个嵌入层和一个密集层(维度问题)。
一个简单的例子是这样的:
L_branch = Sequential()
L_branch.add(Dense(10, input_shape = (4,) , activation = 'relu'))
L_branch.add(BatchNormalization())
R_branch = Sequential()
R_branch.add(Embedding(1000, 64, input_length=5))
final_branch.add(Merge([L_branch, R_branch], mode = 'concat'))
最佳答案
使用 Flatten层。
L_branch = Sequential()
L_branch.add(Dense(10, input_shape = (4,) , activation = 'relu'))
L_branch.add(BatchNormalization())
R_branch = Sequential()
R_branch.add(Embedding(1000, 64, input_length=5))
R_branch.add(Flatten()) # <--
final_branch = Sequential() # <--
final_branch.add(Merge([L_branch, R_branch], mode = 'concat'))
关于merge - 凯拉斯 : How to merge a dense layer and an embedding layer,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41933830/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!