我会尝试实现一个暹罗神经网络，它不仅具有相似性指标作为输出，而且还能够对每对输入的标签进行分类。输入是语义音频嵌入。 其实我有两个问题：
1：在连体神经网络中，标签是"对的标签"？是否有可能保留单个输入的标签？我的意思是是否有可能计算一个结合分类器损失+相似性指标的损失函数？
2：你认为我应该把问题分开吗？我的意思是两个网络，一个是暹罗网络，然后获得暹罗的输出嵌入，并用暹罗输出馈送前馈网络？(保存相似度度量并在第二个神经网络的损失函数中使用？
希望我能很好地解释这个问题，并希望有人有解决方案。 话筒
对于第一个问题，你可以看看 https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate#custom_losses
在那里，他们给出了一个如何编写自定义损失函数的示例。