在 keras 中连接图层和合并图层是否相同？连接是否意味着平均两层的输出？答案

【问题标题】：Does concatenate layers and merge layers in keras same thing ? Does concatenate means averaging the output of two layers?在 keras 中连接图层和合并图层是否相同？连接是否意味着平均两层的输出？
【发布时间】：2018-12-24 14:54:07
【问题描述】：

我正在 keras 中制作语言 LSTM 模型。连接两层是否有帮助，是否与合并层相同。串联到底是做什么的？这是否意味着当我们连接它们或将它们堆叠在一起时我们平均两层的输出？

【问题讨论】：

只是一个澄清，你不合并/连接层，你合并/连接层的输出。这很重要，因为层可以有多个输入和输出。
合并进行平均，连接确实连接（正如@MatiasValdenegro 所说，输出在中间）
@RussellB 不，merge 是一个通用概念，可以是 concatenate、average、min、max 等。

标签： tensorflow keras deep-learning nlp lstm

【解决方案1】：

根据 Keras 文档：https://keras.io/layers/merge/

连接它将张量列表作为输入，除了连接轴，并返回单个张量，连接所有输入。

在其他实现中与 Concatenate 类似。混淆类似于误认为 2 Concatenate 2 = 22 而 2 added 2 = 4。

一个 Concatenate 将改变层的形状，沿着给定的轴，给定的参数。

作为切线，我认为 Concatenate 在功能模型中比在序列模型中更容易使用。

【讨论】：