如何在Keras中为不同特征分支的Dense层配置不同初始化器？

我看你已经规划好了双分支CNN的架构——用ResNet处理图像特征、文本CNN处理文本特征，最终输出二分类结果，还特意给不同分支指定了适配的权重初始化器，这思路挺合理的！我把对应的实现代码整理得更清晰，方便你参考：

图像分支（ResNet）：he_normal初始化器 #

图像分支的最后全连接层我们指定kernel_initializer="he_normal"，这非常适配ResNet这类大量使用ReLU激活的网络，能有效缓解梯度消失的问题：

# 假设image_maxpool是ResNet分支的池化输出特征
flatten1 = Flatten()(image_maxpool)
# 二分类输出层，使用he_normal初始化权重
image_dense = Dense(output_dim=2, kernel_initializer="he_normal")(flatten1)

文本CNN分支：glorot_normal初始化器 #

文本分支的最后全连接层我们采用glorot_normal（也就是常说的Xavier初始化），它是Keras的默认初始化器，很适合文本特征这类分布相对对称的场景，适配sigmoid、tanh或者ReLU类激活：

# 假设text_maxpool是文本CNN分支的池化输出特征
flatten2 = Flatten()(text_maxpool)
# 二分类输出层，显式指定glorot_normal（和默认行为一致，代码更具可读性）
text_dense = Dense(output_dim=2, kernel_initializer="glorot_normal")(flatten2)

分支融合（可选） #

如果需要将两个分支的特征融合后输出最终的分类结果，你可以选择拼接、相加或者注意力融合等方式，这里给出最常用的拼接实现：

# 拼接图像和文本分支的特征
concat_features = Concatenate()([image_dense, text_dense])
# 最终二分类输出层（可根据需求选择初始化器，这里用默认的glorot_normal）
final_output = Dense(2, activation="softmax")(concat_features)

这样的实现既严格遵循了你对不同分支初始化器的要求，也保证了每个分支的初始化策略适配各自的特征类型。如果不需要融合，直接用两个分支的image_dense和text_dense作为输出即可；如果需要联合决策，加上融合步骤就好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FF0605