如何在 keras 中建模共享层？

Question

我想训练一个具有以下形式的共享层的模型：

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

x 和 y 是两个独立的输入层，F 是共享层。 G 是连接F(x) 和F(y) 之后的最后一层。

是否可以在 Keras 中进行建模？怎么样？

Answer 1

您可以为此使用Keras functional API：

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。