我正在尝试通过使用 keras 构建人脸识别模型来实现暹罗神经网络。之前我通过使用分类实现了 CNN 人脸识别模型(使用 keras)，因此我的数据集已分为训练数据、训练标签、验证数据、验证标签和测试数据。我为此目的使用的数据集包含 226 个图像类。我使用 2799 个图像进行训练，使用 226 个图像进行验证。现在我想使用该数据集来训练暹罗神经网络。如何为此目的分割数据？
最佳答案
对于连体神经网络，每个类需要的图像数量非常少。这些网络学习区分而不是分类。如果您从每个类中取一个 inage 意味着 226 个类，那么:
- 形成图像对。如果一对中的两个图像属于同一类，则关联标签为 1，否则设置为 0。因此，对的最大数量非常巨大 ( 226^226 )。将这些对限制在一定数量。
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关于python - 如何准备数据集以训练暹罗神经网络，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56854988/