keras-siamese用自己的数据集实现详解

1. Keras-Siamese用自己的数据集实现详解

Keras-Siamese是一种用于处理相似度问题的神经网络模型。在本攻略中，我们将使用自己的数据集实现Keras-Siamese模型。

2. 示例说明

2.1 准备数据集

首先，我们需要准备自己的数据集。数据集应该包含两个文件夹，分别存储正样本和负样本。每个文件夹中应该包含相同数量的图像，且正样本和负样本应该有相同的命名规则。

2.2 实现Keras-Siamese模型

以下是一个示例代码，用于实现Keras-Siamese模型：

from keras.layers import Input, Conv2D, Lambda, Dense, Flatten, MaxPooling2D
from keras.models import Model
from keras import backend as K

# 定义输入层
input_shape = (105, 105, 1)
left_input = Input(input_shape)
right_input = Input(input_shape)

# 定义共享卷积层
convnet = Sequential([
    Conv2D(64, (10,10), activation='relu', input_shape=input_shape),
    MaxPooling2D(),
    Conv2D(128, (7,7), activation='relu'),
    MaxPooling2D(),
    Conv2D(128, (4,4), activation='relu'),
    MaxPooling2D(),
    Conv2D(256, (4,4), activation='relu'),
    Flatten(),
    Dense(4096, activation='sigmoid')
])

# 应用共享卷积层到左右输入
encoded_l = convnet(left_input)
encoded_r = convnet(right_input)

# 定义距离度量层
L1_distance = lambda x: K.abs(x[0]-x[1])
both = Lambda(L1_distance)([encoded_l, encoded_r])
prediction = Dense(1, activation='sigmoid')(both)

# 定义模型
siamese_net = Model(inputs=[left_input,right_input],outputs=prediction)

在上面的代码中，我们首先导入所需的模块。使用Input()函数定义输入层。使用Sequential()函数定义共享卷积层。使用Lambda()函数定义距离度量层。使用Model()函数定义模型。

2.3 训练Keras-Siamese模型

以下是一个示例代码，用于训练Keras-Siamese模型：

from keras.optimizers import Adam

# 编译模型
siamese_net.compile(loss="binary_crossentropy",optimizer=Adam(lr=0.00006))

# 训练模型
siamese_net.fit([X_train[:, 0], X_train[:, 1]], Y_train, batch_size=32, epochs=20)

在上面的代码中，我们首先导入所需的模块。使用compile()函数编译模型。使用fit()函数训练模型。

这是Keras-Siamese用自己的数据集实现详解的攻略，以及两个示例说明。希望对你有所帮助！