CNN损失的多输入层不会减少

Question

情况：

• 我有2个数据框用于预测一个标量值。
• df_A示例：
  
• df_B示例：
  

意图：

• 对于df_A：执行CNN和flatten（）
  （由于“ myIndex”，kernersize应该为（3,1））

• 对于df_B：将df_B与df_A的cnn结果相连接
• 然后，将flatten（）层平整并使其稠密以预测标量值

问题：
使用Keras制作图层，但我的火车损失并没有减少。

代码：

{{1}}

但是当训练时，我的损失并没有减少。请帮忙。
numpy.reshape是否有错误？
或制作图层有任何错误？