我是使用 keras 框架的新手。我已经阅读了一些关于如何在 keras 中使用 Sequential 和 Graph 类构建深度学习模型的示例。但是，我看到，如果我单独使用 Sequential 或 Graph，则假设一层的每个隐藏单元都与另一层的所有隐藏单元完全连接，不是吗？
如果我想构建一个没有完全连接的深度前馈网络，例如第二层的第一个隐藏单元没有连接到第三层的第二个单元......等等，即使我想添加连接（跳过连接）属于非连续层的隐藏单元之间，我如何在keras中实现这个？
如何在 keras 中实现具有任意节点连接的前馈网络？
数据挖掘
深度学习
喀拉斯
2022-03-10 04:30:38
2个回答
“建议只是使用许多小层并根据需要进行尽可能多的跳过连接。许多具有 1 个节点的并行层很好地表示具有许多节点的单层。因此，例如，您可以创建许多 Dense(1) 层并将它们视为节点。然后以任何你喜欢的方式连接它们。
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