Я немного новичок в нейронных сетях и керах. У меня есть изображения размером 6 * 7, а размер фильтра - 15. Я хочу иметь несколько фильтров и обучать сверточный слой по отдельности, а затем объединять их. Здесь я рассмотрел один пример:
model = Sequential()
model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1],
border_mode='valid',
input_shape=input_shape))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size[0], kernel_size[1]))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=pool_size))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten(input_shape=input_shape))
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(128))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(nb_classes))
model.add(Activation('tanh'))
Эта модель работает с одним фильтром. Может ли кто-нибудь дать мне несколько советов о том, как модифицировать модель для работы с параллельными сверточными слоями.
Спасибо