我将尝试实现一个暹罗神经网络thas不仅将相似性度量作为输出,而且还能够对每对输入的标签进行分类。输入是语义音频嵌入。
其实我有两个问题:
1:在暹罗神经网络中,标签是“成对的标签”?是否有可能保留单个输入的标签?我的意思是,有没有可能计算一个损失函数,将分类器的损失+相似性度量结合起来
2:你认为我应该把问题分开吗?我指的是两个网络,一个是暹罗网络,然后得到暹罗网络的输出嵌入,并用暹罗网络的输出反馈前馈网络?(保存相似性度量并用于第二个神经网络的损失函数?)
希望我能很好地解释这个问题,并希望有人能找到解决办法。
迈克
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对于第一个问题,您可以看看https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate#custom_losses
在这里,他们给出了一个如何编写自定义损失函数的示例
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