我有一个有两层神经网络的例子。第一层接收两个参数并有一个输出。第二层接收一个作为第一层结果的参数和一个附加参数。它应该是这样的
x1 x2 x3
\ / /
y1 /
\ /
y2
因此,我创建了一个有两层的模型,并尝试将它们合并,但却在result.add(merged)
行中返回错误:`顺序模型中的第一层必须获得一个"input_shape"或"batch_input_shape"参数。
模型:
first = Sequential()
first.add(Dense(1, input_shape=(2,), activation='sigmoid'))
second = Sequential()
second.add(Dense(1, input_shape=(1,), activation='sigmoid'))
result = Sequential()
merged = Concatenate([first, second])
ada_grad = Adagrad(lr=0.1, epsilon=1e-08, decay=0.0)
result.add(merged)
result.compile(optimizer=ada_grad, loss=_loss_tensor, metrics=['accuracy'])