1、keras中concatenate和add層的不同
在網路結構的設計上，經常說densenet和inception中更多採用的是concatenate操作，而resnet更多採用的add操作，那麼這兩個操作有什麼異同呢？
concatenate操作是網路結構設計中很重要的一種操作，經常用於將特徵聯合，多個卷積特徵提取框架提取的特徵融合或者是將輸出層的資訊進行融合，而add層更像是資訊之間的疊加。
resnet是做值的疊加，通道數是不變的，densenet是做通道的合併。你可以這麼理解，add是描述影象的特徵下的資訊量增多了，但是描述影象的維度本身並沒有增加，只是每一維下的資訊量在增加，這顯然是對最終的影象的分類是有益的。而concatenate是通道數的合併，也就是說描述影象本身的特徵增加了，而每一特徵下的資訊是沒有增加。
在**層面就是resnet使用的都是add操作，而densenet使用的是concatenate。
add對張量執行求和運算
例： （64 64 3） add （64 64 3）即大小和通道數均一致
concatenate對張量進行串聯運算
2、lambda函式使用
lambda a, b: a+b
lambda 引數1，引數2: 返回值
分析表示式
[(lambda x: xx)(x) for x in range(10)]
[(lambda x: xx)(引數x) for 引數x in range(10)]
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