孪生架构的目的不是对输入图像进行分类，而是区分它们。因此，分类损失函数（如交叉熵）不是最合适的选择，这种架构更适合使用对比函数。对比损失函数如下：  （以判断图片相似度为例）其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Y值为1或0。如果模型预测输入是相似的，那么Y的值为0，否则Y为1。m是大于...

一、keras的siamese(孪生网络)实现案例二、代码实现importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmni...

SiameseNetwork是一种神经网络的框架，而不是具体的某种网络，就像seq2seq一样，具体实现上可以使用RNN也可以使用CNN。简单的说，SiameseNetwork用于评估两个输入样本的相似度。网络的框架如下图所示SiameseNetwork有两个结构相同，且共享权值的子网络。分别接收两个输入X1X1与X2...