模型的训练，就是给定cost function后，用梯度下降法寻找最优值的过程。
训练Siamese网络，需要引入新的cost function。我们先看模型的学习目标，再一步一步讲解cost function的最终表达式。
解决新的问题的新的模型，关键是确定新的损失函数。
孪生神经网络的用途是什么？
简单来说，衡量两个输入的相似程度。
孪生神经网络和伪孪生神经网络分别适用于什么场景呢？
先上结论：孪生神经网络用于处理两个输入"比较类似"的情况。伪孪生神经网络适用于处理两个输入"有一定差别"的情况。比如，我们要计算两个句子或者词汇的语义相似度，使用siamese network比较适合；如果验证标题与正文的描述是否一致（标题和正文长度差别很大），或者文字是否描述了一幅图片（一个是图片，一个是文字），就应该使用pseudo-siamese network
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俗话说“万事开头难”，放在卷积神经网络训练中也是如此。 神经网络模型一般依靠随机梯度下降法进行模型训练和参数更新，...
直接上代码 #####################生成神经网络模型和训练部分的代码##############...
本文标题：模型的训练&孪生神经网络
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dafwtctx.html
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