在CNN的flattend层将非图像特征向量(维度3x1)与图像特征向量(维度Nx1)连接并馈送到致密层

在CNN的flattend层将非图像特征向量(维度3x1)与图像特征向量(维度Nx1)连接并馈送到致密层。

在卷积神经网络（CNN）中，flatten层用于将多维的特征图转换为一维向量，以便后续的全连接层能够处理。在这个特定的情况下，非图像特征向量和图像特征向量被连接在一起，然后传递到致密层。

连接非图像特征向量和图像特征向量可以将不同类型的特征信息结合起来，从而提供更全面的特征表示。这种结合可以帮助模型更好地理解和识别图像中的对象、场景或模式。

致密层（也称为全连接层）是神经网络中的一种常见层类型，其中每个神经元都与前一层的所有神经元相连。致密层的作用是将前一层的特征进行组合和转换，以便进行最终的分类或回归任务。

在这个场景中，连接非图像特征向量和图像特征向量的目的是将两者的信息融合，以便在致密层中进行更准确的分类或回归。这种融合可以提供更丰富的特征表示，从而提高模型的性能和准确性。

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