merge - 異なるモデルを異なる入力 Keras でマージする

Question

入力次元が異なる 2 つの異なる Conv モデルを Keras でトレーニングしたいと考えています。

私は持っている：

 input_size=4
 input_sizeB=6

 model=Sequential()
 model.add(Conv2D(filters=10,input_shape= 
 (1,time_steps,input_size),kernel_size(24,3),activation='relu',data_format='channels_first',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)))
 model.add(Flatten())
A= model.add(Dense(25, 
activation='tanh',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.003)))

 model2=Sequential()
 model2.add(Conv2D(filters=10,input_shape= 
 (1,time_steps,input_sizeB),kernel_size(24,3),activation='relu',data_format='channels_first',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)))
  model2.add(Flatten())
B= model2.add(Dense(25, 
activation='tanh',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.003)))

ここで、両方の Conv ネットの最後にある 2 つの密なレイヤーをマージします。

どうすればいいですか？