ペアワイズ ラーニングを実装して、機能がディープ ニューラル ネットワークによって計算されている keras でモデルをランク付けしようとしています。
ペアワイズ L2R モデルでは、トレーニング中に、1 つの肯定的な結果と 1 つの否定的な結果をクエリに与えています。そして、特徴ベクトルの違いによる分類損失について学習します。
モデルを正常にコンパイルして適合させることはできますが、問題は実際にこのモデルをテスト データで使用することです。ペアワイズ L2R モデルの場合と同様に、テスト時には、クエリとサンプルのペアのみを使用します (個別のネガティブとポジティブはありません)。また、ソフトマックスの前に計算された値を使用して、サンプルをランク付けできます。
ケラスを使用して、テスト時に特定のトレーニング済みレイヤーを介して手動でデータを渡す方法はありますか? （要するに、トレーニング時に3セット、テスト時に2セットの入力があります。）