我想知道是否可以结合图像和一些“生物”数据来寻找模式。例如，如果我想知道一张图片是猫还是狗，并且我有：

足够的图像数据来训练我的模型

足够的“生物”数据，例如：

动物的大小尾巴的大小重量身高

谢谢！

回答：

你是在寻找一个简单的“是”或“不是”的回答吗？如果是的话，是的。你完全可以控制你模型的构建，包括你让它们处理什么数据以及你得到什么预测。

如果你实际上想问如何做这件事，那将取决于具体的数据集和应用，但一种方法是使用两个模型，一个专门用于从图像中确定输出标签（猫或狗）——或许可以使用某种简单的卷积神经网络（CNN）。另一个模型将处理文本数据并在其中寻找模式。然后在最后，你可以有一个非AI评估器，将这两个预测简单地结合成一个，或者你可以将这两个模型作为输入到一个简单的神经网络中，该网络将从这两个模型的输出中学习模式。

这只是其中一种可能的方法，正如我所说，具体的实现将取决于许多其他因素。这两个数据集是如何标记的？数据之间是否有联系？也就是说，对于每张图片，你是否有针对该特定图像的文本数据？还是你只是有单独的图片数据集和单独的生物信息数据集？

你可能还需要考虑这种方法的必要性。当前的模型可以以超人的精度从处理图像中预测类别。除非这是为了创建一个更复杂的模型的练习，否则这似乎是多此一举。

PS：在这种情况下，我不会使用“bios”这个术语，我认为这不是一个常见的用法，在Stack Overflow上，它会让人们误以为你在指实际的BIOS。