我正在做图像分类基于Tensorflow和Keras中的CNN。我正在对faces的图像进行分类，在其中表达情感（快乐，悲伤等）。这实际上工作得很好，但是有些我不太了解。
对于每张图像，我也有年龄图像上人物的年龄。我想将此信息（年龄）添加到CNN。因此，现在CNN仅使用图像的像素，但是我想使CNN考虑年龄。这可能吗/这是什么方法？
我的最初想法是随着年龄增加图像的额外尺寸，但是那时我有点卡住了……因为年龄只是1个数字，所以图像中的每一层当然都是宽x高。我可以仅广告一个由整个矩阵组成的图层，并以年龄作为每个像素的值吗？任何知道通常如何完成此操作的人...？
提前感谢
我将其添加到CNN输出中，即密集层之前的最后一个张量。
分类中，CNN用作特征提取器。给定图像，目标是找到应该传递给密集层的最佳特征向量。因此，每个元素代表您的神经网络的某物，一个feature。
如果要添加任何其他功能，请将其放在此处，然后让密集层完成工作。