基于小数据集的，图像和数值数据作为输入的实现多分类的CNN模型，其中数值数据和图像数据在全连接层融合，生成代码

好的，以下是一个基于Keras框架实现的CNN多分类模型的代码，该模型接受图像和数值数据作为输入，并在全连接层中将它们融合：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D, concatenate
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import to_categorical
import numpy as np

# 加载数据
x_image = np.load('image_data.npy')
x_numeric = np.load('numeric_data.npy')
y = np.load('labels.npy')

# 数据预处理
x_image = x_image.astype('float32') / 255.0  # 归一化
x_numeric = x_numeric.astype('float32')
y = to_categorical(y)  # 转换为one-hot编码

# 构建模型
input_image = Input(shape=(28, 28, 3))
conv1 = Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(input_image)
conv2 = Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu')(conv1)
pooling = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
dropout1 = Dropout(0.25)(pooling)
flatten1 = Flatten()(dropout1)

input_numeric = Input(shape=(10,))
dense1 = Dense(128, activation='relu')(input_numeric)
dropout2 = Dropout(0.5)(dense1)
flatten2 = Flatten()(dropout2)

concat = concatenate([flatten1, flatten2])  # 将两个特征向量合并
dense2 = Dense(64, activation='relu')(concat)
dropout3 = Dropout(0.5)(dense2)
output = Dense(3, activation='softmax')(dropout3)  # 多分类问题，输出层使用softmax激活函数

model = Model(inputs=[input_image, input_numeric], outputs=output)

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([x_image, x_numeric], y, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

# 评估模型
score = model.evaluate([x_image, x_numeric], y)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

说明：

- 数据集包含图像数据和数值数据，分别存储在`image_data.npy`和`numeric_data.npy`中；
- 标签数据存储在`labels.npy`中，使用`to_categorical`函数将其转换为one-hot编码；
- 模型包含一个卷积层和一个池化层，两个全连接层，使用了Dropout技术来防止过拟合；
- 在第一个全连接层中，将数值数据作为输入，使用Flatten将其展开为一个特征向量；
- 在第一个全连接层的输出和第二个全连接层的输入之间，使用`concatenate`函数将两个特征向量合并；
- 输出层使用softmax激活函数，损失函数使用交叉熵，优化器使用Adam，评估指标为准确率；
- 训练过程中将图像数据和数值数据作为输入，使用了20%的数据作为验证集；
- 训练结束后，使用测试集评估模型性能。