图像+浮点数组作为Keras模型中的输入

图像+浮点数组作为Keras模型中的输入是指在使用Keras深度学习框架构建模型时，输入数据可以同时包含图像和浮点数组。

在深度学习中，图像通常用于处理计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。而浮点数组则可以用于处理其他类型的数据，如数值型数据、文本数据等。

使用图像+浮点数组作为模型输入的优势在于可以同时处理多种类型的数据，从而更好地满足实际应用的需求。例如，在一个多模态的任务中，可以将图像作为视觉信息输入，将浮点数组作为其他辅助信息输入，从而提高模型的性能和准确度。

图像+浮点数组作为Keras模型中的输入在各种应用场景中都有广泛的应用。例如，在医疗影像分析中，可以将医学图像作为图像输入，将患者的临床数据作为浮点数组输入，用于疾病诊断和预测。在自动驾驶领域，可以将车辆摄像头捕获的图像作为图像输入，将车辆传感器采集的数据作为浮点数组输入，用于实现智能驾驶功能。

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