可以在 Keras 中创建断开的隐藏层吗？

【问题标题】：Can one create disconnected hidden layers in Keras?可以在 Keras 中创建断开的隐藏层吗？
【发布时间】：2017-09-11 14:42:48
【问题描述】：

是否可以使用 Keras 创建具有不同激活函数的隐藏层，它们都连接到输入层而不是相互连接？

例如一个具有 10 个神经元的隐藏层，其中 5 个神经元具有 ReLU 激活功能，5 个神经元具有 Sigmoid 激活功能。我想创建一个平板架构神经网络。

【问题讨论】：

标签： neural-network keras

【解决方案1】：

您可以创建两个单独的密集层。这是最简单的方法。

分层：

from keras.layers import *
from keras.models import Model

#model's input and the basic syntax for creating layers

inputTensor = Input(some_shape)
outputTensor = SomeLayer(blablabla)(inputTensor)
outputTensor = AnotherLayer(bblablabla)(outputTensor)


#keep creating other layers like the previous one
#when you reach the point you want to divide:

out1 = Dense(5,activation='relu')(outputTensor)
out2 = Dense(5,activation='sigmoid')(outputTensor)


#you may concatenate the results:
outputTensor = Concatenate()([out1,out2])


#keep creating more layers....


#create the model
model = Model(inputTensor,outputTensor)

【讨论】：