Передача данных через graple triplet-net-keras - PullRequest
Новая
       77

Передача данных через graple triplet-net-keras

0 голосов
/ 24 октября 2019

Я пытаюсь понять архитектуру триплетных потерь. Я нашел простой пример для базы данных mnist: https://github.com/KinWaiCheuk/Triplet-net-keras/blob/master/Triplet%20NN%20Test%20on%20MNIST.ipynb

Но я не могу понять, как это работает.

Существует 

def create_base_network(in_dims):
    """
    Base network to be shared.
    """
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(128,(7,7),padding='same',input_shape=(in_dims[0],in_dims[1],in_dims[2],),activation='relu',name='conv1'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2),(2,2),padding='same',name='pool1'))
    model.add(Conv2D(256,(5,5),padding='same',activation='relu',name='conv2'))
    model.add(MaxPooling2D((2,2),(2,2),padding='same',name='pool2'))
    model.add(Flatten(name='flatten'))
    model.add(Dense(4,name='embeddings'))    
    return model

, и автор делает модель: 

anchor_input = Input((28,28,1, ), name='anchor_input')
positive_input = Input((28,28,1, ), name='positive_input')
negative_input = Input((28,28,1, ), name='negative_input')

# Shared embedding layer for positive and negative items
Shared_DNN = create_base_network([28,28,1,])

encoded_anchor = Shared_DNN(anchor_input)
encoded_positive = Shared_DNN(positive_input)
encoded_negative = Shared_DNN(negative_input)


merged_vector = concatenate([encoded_anchor, encoded_positive, encoded_negative], axis=-1, name='merged_layer')

model = Model(inputs=[anchor_input,positive_input, negative_input], outputs=merged_vector)
model.compile(loss=triplet_loss, optimizer=adam_optim)

Итак, результат выглядит следующим образом:

enter image description here

Диаграмма показывает, что у sequential_7 есть форма ввода (Нет, 28, 28, 1) и принимает не один, а три входа (якорный, положительный и отрицательный). Как это возможно?

Кто-нибудь может объяснить, как данные проходят через этот график?

...