我正在尝试创建一个多视图卷积神经网络，该网络开始时分别对每个输入应用卷积和池化层。其结构大致如下所示。

CNN多视图结构

举个例子，我希望能够获取一只猫的顶部、底部、左侧和右侧视图，分别对每个视图应用卷积和池化层，然后再将这些信息结合起来。

在这个项目中，我主要使用的是Keras，但是我似乎无法用Keras提供的功能来实现这个目标。是否有办法用Keras来实现这一点？如果没有，我该如何创建这个多视图CNN的第一步？

回答：

请查看Keras多输入多输出模型示例。只要按照示例进行操作并做一些小的改动，你应该能够将其适应你的使用需求。