如何将自定义 Keras 层与多个输出连接答案

【问题标题】：How to connect custom Keras layer with multiple outputs如何将自定义 Keras 层与多个输出连接
【发布时间】：2018-09-07 00:42:27
【问题描述】：

我定义了一个带有两个输出的自定义 Keras 层 custom_layer：output_1 和 output_2。接下来，我希望两个独立的层 A 和 B 分别连接到 output_1 和 output_2。这种网络如何实现？

【问题讨论】：

你的问题不清楚，为什么 output_1 和 output_2 不一样？也许你想在 layerA 之后提取 ouput_1，在 layer b 之后提取 output_2？
你能告诉我们自定义层的定义吗？

标签： keras keras-layer

【解决方案1】：

使用 keras api 模式，您可以创建任何网络架构。在您的情况下，可能的解决方案是

input_layer = Input(shape=(100,1))
custom_layer = Dense(10)(input_layer)

# layer A model
layer_a = Dense(10, activation='relu')(custom_layer)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(layer_a)

# layer B model
layer_b = Dense(10, activation='relu')(custom_layer)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(layer_b)

# define model input and output
model = Model(inputs=input_layer, outputs=[output1, output2])

【讨论】：

【解决方案2】：

如果自定义层在应用于一个输入时有两个输出张量（即它返回一个输出张量列表），则：

custom_layer_output = CustomLayer(...)(input_tensor)

layer_a_output = LayerA(...)(custom_layer_output[0])
layer_b_output = LayerB(...)(custom_layer_output[1])

但是如果应用于两个不同的输入张量，那么：

custom_layer = CustomLayer(...)
out1 = custom_layer(input1)
out2 = custom_layer(input2)

layer_a_output = LayerA(...)(out1)
layer_b_output = LayerB(...)(out2)

# alternative way
layer_a_output = LayerA(...)(custom_layer.get_output_at(0))
layer_b_output = LayerB(...)(custom_layer.get_output_at(1))

【讨论】：

感谢您的回复。如果custom_layer之前有一些层怎么办？例如custom_layer = CustomLayer(...)(previous_layers)
@Tian 为了确保我正确理解您的问题：您的意思是您的自定义层已应用于两个不同的输入张量吗？还是应用于一个输入张量时是否有两个输出？
自定义层之前有一些层，它有两个输出

【解决方案3】：

Keras 支持在您的自定义层中有多个输出层。有一个merge，它将很快更新文档。基本思想是使用列表。您必须在自定义层（如层和形状）中重新输入所有内容，都必须作为它们的列表返回。

如果您以正确的方式实现自定义层，剩下的就很简单了：

output_1, output_2 = custom_layer()(input_layer)
layer_a_output = layer_a()(output_1)
layer_b_output = layer_b()(output_2)

【讨论】：