如果使用单一输入

Question

如果使用单一输入是不是这样也可以？

input = keras.layers.Input(shape=x_train_scaled.shape[1:])
input_wide = keras.layers.Lambda(lambda x: x[:,:5])(input)
input_deep = keras.layers.Lambda(lambda x: x[:,2:])(input)
hidden1 = keras.layers.Dense(30, activation=‘relu’)(input_deep)
hidden2 = keras.layers.Dense(30, activation=‘relu’)(hidden1)

concat = keras.layers.concatenate([input_wide, hidden2])
output = keras.layers.Dense(1)(concat)

model = keras.models.Model(inputs=[input],
outputs=[output])

Answer 1

正十七 2019-07-06 13:18:31

应该可以，但在课程中我只是举了一个较为简单的例子，wide和deep的输入都是一个大向量的子向量。真实场景下，wide和deep的输入可能会很不一样，更多的还是使用分开输入的方式，因为两种特征可能存储在不同的地方。