как подготовить набор данных для обучения сиамской нейронной сети

Question

Я пытаюсь реализовать сирийскую нейросетевую модель распознавания лиц с помощью keras. Ранее я реализовал модель распознавания лиц CNN (с использованием керасов), используя классификацию, поэтому мой набор данных уже был разбит на данные обучения, метки обучения, данные проверки, метки проверки и данные испытаний. Набор данных, который я использовал для этой цели, состоит из 226 классов изображений. где я использовал 2799 для обучения и 226 изображений для проверки. Теперь я хотел бы использовать набор данных для обучения сиамской нейронной сети. Как я могу разделить данные для этой цели?

Answer 1

Для сиамского NN вам потребуется очень меньшее количество изображений в классе. Эти сети учатся дифференцироваться вместо классификации. Если вы берете одну оценку по каждому классу, что означает 226 классов, то:

• Форма пары изображений. Если оба изображения в паре принадлежат к одному и тому же классу, соответствующая метка равна 1, в противном случае она равна 0. Таким образом, максимальное количество пар очень велико (226 ^ 226). Ограничьте эти пары определенным числом.

Смотрите этот блог .