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两种不同输入类型(图像和值)的Keras神经网络

conv-neural-network keras tensorflow

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KatharsisHerbie · 技术社区 · 8 年前

目前,我有一个工作的CNN,它从给定的图像输出一个从-1到1的值。现在我还想把给定的值输入到网络中,因为它们可以真正提高输出的准确性。这项工作当然不能用CNN完成,但应该可以将它们添加到完全连接的层中,不是吗? 如果有人告诉我如何处理Keras,那就太好了。

我现在的CNN:

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: x/127.5-1.0, input_shape=(66,200,3)))
model.add(Conv2D(24, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2)))
model.add(Conv2D(36, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2)))
model.add(Conv2D(48, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, 3, 3, activation='elu'))
model.add(Conv2D(64, 3, 3, activation='elu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation='elu'))
model.add(Dense(50, activation='elu'))
model.add(Dense(10, activation='elu'))
model.add(Dense(1))
model.summary()

我认为它应该如何工作: ~修改的图形来自 https://blog.insightdatascience.com/classifying-e-commerce-products-based-on-images-and-text-14b3f98f899e 。

2 回复 | 直到 8 年前

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parsethis 8 年前

Diego给出了答案,我将使用 Functional API 。假设您有3个想要的特性添加到每个图像。每个特征都是一个实数,所以如果我们将它们串联起来,我们就有一个包含三个分量的特征向量。

from keras.layers import ( Conv2D, Flatten, Lambda, Dense, concatenate,
                         Dropout, Input )
from keras.models import Model

image = np.random.rand(10, 66, 200, 3)
feature = np.random.rand(10, 3) # feature vector
y = np.random.normal(0, 1, (10, 1))


image_input = Input(shape=(66, 200, 3))
aux_input = Input(shape=(3,))

lamb = Lambda(lambda x: x/127.5-1.0, input_shape=(66,200,3))(image_input)
cov1 = Conv2D(24, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2))(lamb)
cov2 = Conv2D(36, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2))(cov1)
cov3 = Conv2D(48, 5, 5, activation='elu', subsample=(2, 2))(cov2)
cov4 = Conv2D(64, 3, 3, activation='elu')(cov3)
cov5 = Conv2D(64, 3, 3, activation='elu')(cov4)
dropout = Dropout(0.5)(cov5)
flatten = Flatten()(dropout)

# Here we add in the feature vectors 
merge = concatenate([flatten, aux_input])

d1 = Dense(100, activation='elu')(merge)
d2 = Dense(50, activation='elu')(d1)
d3 = Dense(10, activation='elu')(d2)
out = Dense(1)(d3)

model = Model(inputs=[image_input, aux_input], outputs=[out])
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')
model.fit([image, feature], y)

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Diego Aguado 8 年前

如果您试图在图像上复制模型,则不能使用 Sequential 来自Keras。

您需要使用 Model ,将非常相似,但有一些MOD:

添加文本向量作为额外的占位符/输入
将CNN的输出与矢量化文本的FC层的输出合并
最后,添加一些其他FC层和输出