我正在进行图像分类。首先，我将图像输入到我的Keras CNN模型中。

我想在Keras的Flatten层输出处添加新功能，然后将其输入到密集层中。我该如何编写代码来实现这一点？

基本上，我在对图像进行卷积处理后，末尾我想添加其他特征，比如年龄、性别等。

max_pool_final = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(conv_final)flat = Flatten()(max_pool_final)dense = Dense(128)(flat)

在将flat作为输入输入到密集层之前，我想向flat添加一些特征。我该如何做呢？

感谢您的帮助！

回答：

您只需要使用Concatenate层，将这些特征与一个新的输入层一起附加到扁平化的向量上即可：

otherInp = Input(shape = (n_features, ))concatenatedFeatures = Concatenate(axis = 1)([flat, otherInp])dense = Dense(128)(concatenatedFeatures)