我正在阅读 Keras 网站上的指南：https ://keras.io/guides/sequential_model/
如果你有多个输入或输出，它说不要使用顺序神经网络。
- 多个输入和只有多个输入变量有什么区别？
- 这是否意味着拥有两个 np.arrays 功能？
- 为什么不将两个数组组合成一个数组呢？
- 另外，“多个”输出是什么意思？
- 这是否意味着您想联合产生两个预测？
- 有人可以举一个现实生活应用程序的示例（非代码），以便我了解“多个”输入和输出的含义吗？
谢谢！
当您的 NN 模型在 Keras 中具有“多个”输入或输出时，这意味着什么？
数据挖掘
Python
神经网络
喀拉斯
张量流
2022-02-09 23:56:29
1个回答
A Sequential model is not appropriate when:
- Your model has multiple inputs or multiple outputs
- Any of your layers has multiple inputs or multiple outputs
- You need to do layer sharing
- You want non-linear topology (e.g. a residual connection, a multi-branch model)
文档建议Sequential API当您有 Keras 也提供的要求时，您不应该使用Functional API.
假设您要自动为图像添加字幕。现在在训练时，您需要同时将图像和文本作为输入，对吗？这是网络的多个输入。
同样，假设您想对一些随机图像进行一些图像分类，并预测所需对象的 bbox 坐标。现在您将拥有一个回归输出和一个基于概率的输出层，对吧？
多输出的另一个示例，假设您要将图像分类为某个类别，并找出图像中哪种颜色具有最大覆盖率或对象的颜色是什么（例如黑色 T 恤、牛仔裤等）。最后会有多个输出。
最后一种可能的变体是两者的组合，具有多个输入和输出。
当您的要求不同或略有涉及时，请尽量避免它......
来自链接的示例图像
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