Keras の functional api のレイヤ構造について

Question

Keras の functional api を勉強し始めたところ、いきなり詰まりました。
以下のコードは特定のユーザーのSNSへの投稿からその人の年齢、性別、所得水準を予測しようとするネットワークです。
その中の、age_prediction = layers.Dense(1, name='age')(x) の部分がなぜひとつ前のレイヤにうまくつながるのかがわかりません。
このレイヤの入力に指定している x が複数あってどれに繋げばいいのかよくわからないように思えるのですが、、、
とても初歩的な話なのだと思いますが、どなたか説明よろしくお願いします。

ソースコード

from keras import layers
from keras import Input
from keras import Model

vocabulary_size = 50000
num_income_groups = 10

posts_input = Input(shape=(None,), dtype='int32', name='posts')
embedded_posts = layers.Embedding（256, vocabulary_size)(posts_input)
x = layers.Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_posts)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.MaxPooling1D(5)(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.Conv1D(256, 5, activation='relu')(x)
x = layers.GlobalMaxPooling1D()(x)
x = layers.Dense(128, activation='relu')(x)

age_prediction = layers.Dense(1, name='age')(x)
income_prediction = layers.Dense(num_income_groups, activation='softmax', name='income')(x)
gender_prediction = layers.Dense(1, activation='sigmoid', name='gender')(x)
model = Model(posts_input, [age_prediction, income_prediction, gender_prediction])

Answer 1

x が複数あってどれに繋げばいいのかよくわからない

複数あるなんてことはなく、最後にxに代入されたものがxを評価すると得られる……という説明で良いですか。

上のモデル構築の部分では、一行ごとにxに束縛されているオブジェクトが変わっている訳です。

>>> x = 1
>>> x
1
>>> x = 2
>>> x
2
>>> x = 3
>>> x = 4
>>> x = 5
>>> x
5

Comments

[nonoilaoziso]

ありがとうございました
言われてみれば単純なことでした、、、