Слияние промежуточных выходов моделей CNN и GRU

Question

В своей исследовательской работе я использовал двухпотоковую модель для распознавания активности. Первый поток основан на CNN, в то время как второй поток основан на GRU. Я извлек особенности из последних полностью связанных слоев обоих потоков, а затем обучил классификатор SVM для классификации.

Можно ли также объединить карты вывода / объектов из промежуточных слоев обоих потоков, а затем обучить SVM?

Спасибо

Answer 1

В полуконтролируемой классификации этот метод предпочтителен, когда элементы из последних нескольких уровней объединяются, и поверх этого обучается модель (svm, логистическая регрессия).

Этот метод имеет смысл, потому что сеть изучила полезные функции в данных.Так что его можно использовать для обучения другой модели.