concatenate层

引用中提到了在Keras中解决了Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题。这个问题指的是在使用Concatenate层时，如果输入的Embedding层进行了masking处理，那么Concatenate层将无法正确处理这些masked值。作者提供了一种解决方案，通过在Embedding层后面添加一个Lambda层，将masking信息传递给Concatenate层，从而解决了这个问题。这篇文章对于使用Keras的人来说有很好的参考价值。中提到，Concatenate操作在网络结构设计中非常重要，经常用于将特征联合。它可以将多个卷积特征提取框架提取的特征融合在一起，或者将输出层的信息进行融合。相比之下，Add层更像是将信息进行叠加。中说明了Add层是一个连接操作，并没有训练参数。在神经网络中，它通常用于将两个层的输出进行相加，实现信息的叠加效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [解决Keras中Embedding层masking与Concatenate层不可调和的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38663544/12850685)[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%"]
- *2* *3* [神经网络中concatenate和add层的不同](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/79479935)[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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