siamesenetwork tensorflow:使用siamese网络进行降维和相似图像检索 源码

暹罗网络Tensorflow 暹罗网络是包含两个或多个相同子网络的神经网络。 该网络的目的是发现两个相似事物之间的相似性或进行比较。 与使用交叉熵作为损失函数的分类任务不同,暹罗网络通常使用对比损失或三重损失。 暹罗网络具有很多功能,该存储库正在尝试使用暹罗网络进行降维和图像检索。 该项目遵循Hadsell-et-al.'06 [1],方法是计算共享网络输出上的欧几里得距离,并优化对比损失(更多信息请参见论文)。 污染损失定义如下 的 是网络输出之间的距离 与输入 和输入 。 相似度函数定义为 。 标签功能被激活时 等于1并在以下情况下停用 等于0。此函数的目的是使线对之间的距离最小