【发布时间】：2020-06-26 22:25:42
【问题描述】：
我会尝试实现一个连体神经网络，它不仅具有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：在孪生神经网络中，标签是“对的标签”吗？是否也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结合了分类器损失+相似度度量的损失函数？
2：你认为我应该划分问题吗？我的意思是两个网络，一个是孪生网络，然后得到孪生网络的输出嵌入，并将孪生输出馈送到前馈网络？（保存相似度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，并希望有人有解决方案。 迈克
【问题讨论】：
标签： python keras siamese-network