Kerasの高密度レイヤの前にカテゴリフィーチャを追加しますか？

Question

私はCNNモデルで作業しており、Denseレイヤーの前に新しいカテゴリ機能を追加したいと考えています。私はCNN層の平坦な出力にフィーチャを連結しようとしましたが、Kerasの連結機能にはテンソルの入力が必要であり、配列の入力は不要です。それについてどうすればいいですか？ここで私はこれまで試してみましたコードです：

model = Sequential() 
model.add(Conv2D(128, (6, 6), padding='same')) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(Conv2D(128, (6, 6))) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Dropout(0.25)) 
model.add(Flatten()) 

私は連結し機能を使用しようとしていますが、それは私の機能は、形状のnumpyの配列であるようテンソル、参加することができます（1、3）。どんな助けもありがとう。

Answer 1

実際のモデルの側面に新しいモデルを作成する必要があります。 この2番目のモデルはnumpyの配列を入力し、それ以外は何もしません。

次に、それらを連結します。このよう

- >

m1 = Sequential() 
m1.add(Conv2D(128, (6, 6), padding='same')) 
m1.add(Activation('relu')) 
m1.add(Conv2D(128, (6, 6))) 
m1.add(Activation('relu')) 
m1.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
m1.add(Dropout(0.25)) 
m1.add(Flatten()) 

m2 = Sequential() 
m2.add(Input()) # Put needed infos to input your numpy array 
#Don't forget to flatten it if needed ? 

model = Sequential() 
model.add(Merge([m1,m2], mode='concat')) 
#Then add your final layer. 
#To train it, in place of the normal var X_train, you'll use [X_train,yournumpyarray] in model.train method