다른 신경 네트워크의 레이어 결합

Question

두 개의 다른 데이터 세트를 사용하여 동일한 신경 네트워크의 두 인스턴스를 트레이닝하는 데 tensorflow를 사용하고 있습니다. 네트워크 자체는 입출력 계층과 6 개의 숨겨진 계층 (각 계층은 20 개의 meuron 다음에 비선형 활성화 함수가 있음)을 통해 매우 간단합니다.

나는 두 개의 서로 다른 데이터 세트로 네트워크를 훈련시킬 수 있습니다. 자, 내가하고 싶은 것은 기본적으로이 두 가지 훈련 된 네트워크의 조합 인 새로운 네트워크를 만드는 것입니다. 특히, 나는 입력과 처음 3 개의 레이어가 훈련 된 네트워크와 마지막 3 개의 레이어 중 하나이고 다른 레이어의 출력 레이어가되도록하고 싶습니다. 나는 tensorflow에 매우 익숙하며 이것을 수행 할 방법을 찾지 못했습니다. 누군가가 API 또는 하이브리드 네트워크의 일종을 수행하는 방법을 가르쳐 줄 수 있습니까?

Answer 1

Keras로 네트워크를 구성하면 쉽게 사용할 수 있습니다. 네트워크에서 레이어를 재사용하는 방법은 the keras documentation을 참조하십시오.

Answer 2

당신은 멀티 태스킹 학습 측면에 대해 물어볼 수 있습니다. 물론, 각 데이터 집합으로 훈련 된 각 개별 변수의 가중치 행렬을 분리하여 단순화 할 수 있습니다. 훈련 된 네트워크에서 a, b 후에 sharable_weight_layer 변수에 개별적으로 가중치를 합한 다음 최종 평가합니다. 다중 작업 방식에서 네트워크를 합친 모델.