kereas裡的各種層意義

1、其中在融合residual跟separable特徵圖的時候需要融合，其使用到的方法就是kereas裡的layers裡的add跟add方法，其文件位址為：

keras.layers.add()

import keras

input1 = keras.layers.input(shape=(16,))
x1 = keras.layers.dense(8, activation='relu')(input1)
input2 = keras.layers.input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.dense(8, activation='relu')(input2)
added = keras.layers.add()([x1, x2]) # equivalent to added = keras.layers.add([x1, x2])
out = keras.layers.dense(4)(added)
model = keras.models.model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

# module 2  為了後面的網路特徵融合，這裡必須保證輸入影象的shape大小是相同的，下面就是很巧妙的構建相同的shape

#這裡的殘差網路使用了一次strides，即網路特徵圖只減小了一次
residual = conv2d(32, (1, 1), strides=(2, 2),
padding='same', use_bias=false)(x)
residual = batchnormalization()(residual)
# 這裡的可分離網路也使用了一次strides，其在maxpooling2d函式處，然後其他的使用了padding="same",不改變網路大小
x = separableconv2d(32, (3, 3), padding='same',
kernel_regularizer=regularization,
use_bias=false)(x)
x = batchnormalization()(x)
x = activation('relu')(x)
x = separableconv2d(32, (3, 3), padding='same',
kernel_regularizer=regularization,
use_bias=false)(x)
x = batchnormalization()(x)
x = maxpooling2d((3, 3), strides=(2, 2), padding='same')(x)
# 這裡進行網路特徵融合，
# x=layers.add()([x,residual])
x = layers.add([x, residual])

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