在Keras中，如何将两个不同输入大小的输入进行成对连接？

在Keras中，可以使用函数式API来将两个不同输入大小的输入进行成对连接。下面是一个示例代码：

from keras.layers import Input, Dense, concatenate
from keras.models import Model

# 定义第一个输入
input1 = Input(shape=(10,))
x1 = Dense(32, activation='relu')(input1)

# 定义第二个输入
input2 = Input(shape=(20,))
x2 = Dense(32, activation='relu')(input2)

# 将两个输入连接起来
merged = concatenate([x1, x2])

# 添加其他层和输出层
x = Dense(64, activation='relu')(merged)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input1, input2], outputs=output)

在上述代码中，我们首先使用Input函数定义了两个输入，分别是input1和input2。然后，我们分别对这两个输入进行处理，得到x1和x2。接下来，我们使用concatenate函数将x1和x2连接起来，得到merged。最后，我们可以继续添加其他层和输出层，最终定义了一个模型。

这种方式可以用于处理两个不同输入大小的情况，通过将它们连接起来，实现了输入的成对连接。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据特点进行适当的调整和修改。

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