シャムネットバックプロップ、どのように効果的に更新するには？

Question

Tensorflowで対照的な損失関数が与えられた場合、シャムネットの共有重みを最も効果的に更新する方法は？

Answer 1

要約機能への埋め込みを生成するネットワーク。関数を2回呼び出すだけです。渡す画像ごとに1回です。これは2つのネットワークと呼ばれています...それは私の過言のようです。同じネットワークを通すだけです。 2つの関数呼び出しの間にはreuse variablesが必要です。私のコードは次のようになります：

def pipeline(images, reuse): 
    with tf.variable_scope('pipeline', reuse=reuse) as scope: 
    # ... conv layers etc. That produce the embedding. 

output_a = pipeline(a_images, False) 
output_b = pipeline(b_images, True)