如何准备数据集以训练孪生神经网络

Question

我正在尝试通过使用 keras 构建人脸识别模型来实现连体神经网络。以前我通过使用分类实现了一个 CNN 人脸识别模型（使用 keras），因此我的数据集已经分为训练数据、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 张图像进行训练，使用 226 张图像进行验证。现在我想使用数据集来训练孪生神经网络。我怎样才能为此目的拆分数据？

Answer 1

对于 Siamese NN，每个类需要的图像数量非常少。这些网络学会区分而不是分类。如果你从每个类中取一个 inage 表示 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，否则将其设置为 0。因此对的最大数量非常大（ 226^226 ）。将这些对限制为特定数量。

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