concatenation层

Concatenation层是深度学习中的一种操作，用于将多个输入张量按照指定的轴连接在一起。在Keras中，可以使用Concatenate层来实现这个操作。该层不进行任何计算，只是将输入张量粘在一起，形成一个更大的张量。可以通过设置可选的轴参数来指定要连接的维度，默认为最后一个维度。注意，所有其他维度的大小必须相同才能进行连接。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习之concatenate和elementwise操作（二）](https://blog.csdn.net/yangjinyi1314/article/details/124923708)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Concatenate[图解]](https://blog.csdn.net/u010087338/article/details/126702915)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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