ケラスで複数のネットワークを持つ階層を作成する方法は？

さまざまな写真を分類したいと思います。猫と犬。そのためには、入力が猫であるか犬であるかだけを分類する一般的なネットワーク "A"を訓練したい。その後、一般的なクラスごとに特殊なサブネットワークが、犬や猫の競走を予測する必要があります。ケラスで複数のネットワークを持つ階層を作成する方法は？

私はkerasの機能について知っています。どのように出力を別のレイヤーやネットワークに渡すことができますか？私の問題は出力を1つの専用ネットワークに渡す方法です。対応する特別なネットワークが使用されます。

だから私はkerasにそのような何かを構築したい：

x = Input(shape(100,)) 
network_a_out = NetworkA(100)(x) 
if(network_a_out == classCat) 
    out = NetworkCat(100)(x) # predict special race of cat 
else: 
    out = NetworkDog(100)(x) # predict special race of dog

には、いくつかのif/else文を使用せずにkerasでこれを解決するための良い方法はありますか？

出典

2017-08-21 KyleReemoN-

あなたは既に前に同じ質問をしました：https://stackoverflow.com/questions/45736869/how-to-combine-multiple-neural-networks-in-kerasそれをしないでください。 –

私は古い質問を削除しましたが、これは理解しやすいと思っています。 –

そのコードはうまくいかないでしょう。あなたは、3つの別々のネットワークを使っている方が良いでしょう。その方法では、動物の種類と動物の種類に焦点を当てたセカンダリネットワークの新しい機能がレイヤーに追加されます。 – DJK

犬/猫を予測する最後のレイヤーを削除して、犬/猫のレースを予測する新しいレイヤーを追加することができます。つまり、最初のNNを事前にネットワークとして使用して、動物の競合を予測します。犬やその他のネコのために事前にネットワークをトレーニングする必要があります。

出典

2017-08-22 08:19:24 asabater

はい、私は自分の問題を解決する方法を知っていますどのように私はkeras（またはtensorflow）でこれを行うことができます私は最初のNNの出力を渡すことができ、すべての特殊なネットワークに渡すことができますが、私はどのように出力を対応する特殊なネットワークに渡すことができないif/elseすべてのサブクラス） –

訓練されたNN（犬/猫を予測する）を保存したとします。新しいスクリプトでは、そのネットワークをロードし、最後のレイヤーを削除し、新しいレイヤー（ドッグレースの数の最後のレイヤー）を追加し、この事前トライアルネットをドッグレースデータでトレーニングします。トレーニングの後、別のファイルにNNを保存することができます。同じことを行って、猫競走を予測します。 – asabater

ケラスで複数のネットワークを持つ階層を作成する方法は？

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