Несколько экстракторов объектов в общий плотный выходной слой

Question

Я использую mobilenet v2 в качестве экстрактора функций и переобучаю только один выходной плотный слой, как показано в руководстве по тензорному потоку:

feature_extractor_url = ("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/"
                            "mobilenet_v2/feature_vector/4")
feature_extractor_layer = hub.KerasLayer(feature_extractor_url,
                                         input_shape=(224,224,3))

feature_extractor_layer.trainable = False

model = tf.keras.Sequential([
  feature_extractor_layer,
  layers.Dense(image_data.num_classes, activation='softmax')
])

Есть ли способ использовать несколько экземпляров модели мобильной сети и отправлять их в одном плотном слое вывода?

Моя цель состоит в том, чтобы иметь несколько входных изображений, и все они приводят к одному выходному решению.