为了对图像进行分类，我们使用具有几个卷积层和几个全连接层的神经网络。
元数据包含一些有助于对图像进行分类的数字信息。有没有一种简单的方法可以将数字元数据与卷积的输出一起输入到第一个全连接层？是否可以使用 TensorFlow 或更好的 Keras 来实现这一点？
我正在为随机森林构建一个闪亮的应用程序.小部件必须定义两个参数:
树的数量,在1到1000之间
sliderInput("nTree","树数",min = 1,max = 100,value = 10)
一棵树可视化,在1和树的数量(输入$ nTree)之间取决于第一个小部件
sliderInput("iTree","Tree to visualize",min = 1,max = nTree,value = 10)
如何在第二个小部件中定义nTree？它的值取决于第一个小部件.
提前致谢.