Классификация изображений с дополнительным "размером"

Question

Я делаю классификацию изображений на основе CNN в тензорном потоке и Keras. Я классифицирую изображения лиц , в которых выражаются эмоции (счастливые, грустные и т. Д. c). Это действительно работает очень хорошо, но есть кое-что, чего я действительно не понимаю.

Для каждого изображения I также имеет возраст человека, изображенного на изображении. Я хочу добавить эту информацию (возраст) в CNN. Итак, прямо сейчас CNN использует только пиксели изображения, но я хочу, чтобы CNN учитывала возраст. Возможно ли это / каков метод для этого?

Моя первая мысль заключалась в том, чтобы добавить дополнительное измерение к изображению с возрастом, но потом я как бы застрял ... Потому что возраст - это всего лишь 1 число, и, конечно же, каждый слой в изображении ширина x высота. Могу ли я просто добавить слой, состоящий из целой матрицы, со значением возраста каждого пикселя? Кто знает, как это обычно делается ...?

Заранее спасибо

Answer 1

Я бы добавил его к выводу CNN, т.е. последний тензор перед плотным слоем.

При классификации CNN используется как средство извлечения признаков. Цель состоит в том, чтобы с учетом изображения найти лучший вектор признаков, который следует передать в плотный слой. Таким образом, каждый элемент представляет что-то для вашей нейронной сети, функцию .

Если у вас есть какая-то другая функция, которую вы хотите добавить, поместите ее туда и позвольте плотным слоям сделать свою работу.