neural-network - Model.fit 与 keras 中共享层的行为

Question

我有以下模型：

sharedLSTM1 = LSTM((data.shape[1]), return_sequences=True)
sharedLSTM2 = LSTM(data.shape[1])
def createModel(dropoutRate=0.0, numNeurons=40, optimizer='adam'):
    inputLayer = Input(shape=(timesteps, data.shape[1]))
    sharedLSTM1Instance = sharedLSTM1(inputLayer)
    sharedLSTM2Instance =  sharedLSTM2(sharedLSTM1Instance)
    dropoutLayer = Dropout(dropoutRate)(sharedLSTM2Instance)
    denseLayer1 = Dense(numNeurons)(dropoutLayer)
    denseLayer2 = Dense(numNeurons)(denseLayer1)
    outputLayer = Dense(1, activation='sigmoid')(denseLayer2)
    return (inputLayer, outputLayer)

inputLayer1, outputLayer1 = createModel()
inputLayer2, outputLayer2 = createModel()
model = Model(inputs=[inputLayer1, inputLayer2], outputs=[outputLayer1, outputLayer2])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

model.fit([data1, data2], [labels1, labels2])在这个模型中会有什么行为。它会在每个时期交替训练两个神经网络吗？还是会完全训练一个网络，然后再训练另一个？或者也许有其他方式？

Answer 1

它将一次训练唯一的现有网络。

你没有两个模型，你只有一个模型。这个模型将被训练。

Data1 和 Data2 将同时馈送。
损失函数将应用于两个输出，并且都将反向传播。