merge - Keras 2.0 中的自定义合并层

Question

在 keras 1 中，我曾经写过

def merge_mode(branches):
   return #merge function

Merge([...], output_shape=(num_classes,), mode=merge_mode)

但现在在 keras 2.0 Merge 已被弃用，您只能添加预定义的函数，如 add、average、concatenate ......

我的问题是如何在 keras 2.0 中添加自定义合并功能

Answer 1

如果您正在寻找一个没有可训练权重的层，从您的示例来看，我想就是这种情况。然后您可以使用 Lambda 层。

实际上，我自己编写了一个使用平方距离度量来创建连体 CNN。请参见下面的示例：

from keras.layers import Lambda

# I create the layer structure first.
# This can then be added to a sequential model or used in a functional model.
merge_layer = Lambda(lambda x: K.square(x[0]-[x]), output_shape=lambda x: x[0])

# Inside a functional model you would use it like this:
block_output = merge_layer([left,right])