神经网络高阶技巧3--对层操作之add与concatenate以及keras的summary中[0][0]的解释

本文标题较长，主要内容分为两部分。

一是说明对层操作的add与concatenate方法的原理与应用。

二是，在keras使用了这两个方法后，在model.summary中会出现[0][0]的层，在此作出解释。

一。关于add与concatenate方法

建议直接参见：
https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/79479935
别人写过一遍的东西，我不认为我再写一遍会写的更好。

二。[0][0]的层的解释

关于这一点，我建议先直接参考：
https://stackoverflow.com/questions/53942291/what-does-the-00-of-the-layers-connected-to-in-keras-model-summary-mean
这边的解释我认为是十分准确而且科学的。

看完上面链接之后，本文结束了，下面是我自己的思考，仅留自己思考用。

我这边增加一些自己的理解（一点都不准确）：
凡是出现了多层连一层、一层连多层的情况，都会有[x][y]的标识。其中x是该层输入端的序号，y是该层输出端的序号。恐怕说的还是不明白，假如layer2的输入端有两个，为input1与input2，换句话说input1与input后面都接layer2。那么x的取值范围就有0，1两个。而x=y=0的情况最常见，也就是[0][0]。

自己被我自己看晕了。。。还是你们自己看英文链接自己琢磨吧。