Я пытаюсь построить вложение для каждого примера (т.е. положительного, отрицательного, привязанного). затем вычислите потерю триплетов между их внедрением, после применения softmax или евклидова расстояния или любых других настраиваемых потерь к значению потерь триплета, чтобы минимизировать его обучение. Однако я сталкиваюсь с ошибкой слияния keras. Bellow - это краткое изложение того, что я хочу делать
positive_embedding = embedding_network(positive_example)
negative_embedding = embedding_network(negative_example)
anchor_embedding = embedding_network(anchor_example)
loss = merge([anchor_embedding, positive_embedding, negative_embedding],
mode=triplet_loss, output_shape=(10,))
model = Model(inputs=[anchor_example, positive_example, negative_example],
outputs=loss)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam())