Keras模型多输入多输出：如何确定输入和输出的多个或非多个场景

Question

我正在用python尝试keras。我想知道如何确定我的模型是否为多输入多输出模型。 我的输入和目标如下所示

输入表

......................inputs...............................     ..............targets............
Time     ID        FA_1    FA_2   FA_3   FA_4   FA_5    Tag     F_1     F_2    F_3    F_4    F_5
  1       2          4       0      3     7      0       0       1       0      1      0      0
  3       2          4       0      3     7      0       1       0       0      1      1      0
  2       7          0       5      6     0      2       1       0       1      1      0      0

在这里，具有整数和F值的某些计数值的FA值特征是特征上发生错误的二进制值

现在，如果我想用给定的输入值预测目标值，它会是一个多输入多输出模型吗

为了澄清，对于每一行输入，我希望输出中有5个值。这些值可以是预测值（0或1），也可以是预测值为1（0-100%）

我检查了Models with multiple inputs and outputs的keras文档。但它有完全不同的输出，在我的例子中，它只是多个输出，而不是多个输出。任何关于建立模型的相关建议都将不胜感激

可能是这样的,

model = keras.Model(inputs=[input_table, tags_input],
                    outputs=[F_1_pred, F_2_pred, F_3_pred, F_4_pred, F_5_pred])