問題タブ [triplet]

私はこの関数を持っています: int triplet(int *array, int size, int K) { int i, j, k;

しかし、トリプレットが多すぎる場合、配列から 1 つのトリプレットしか表示されず、すべてのショーのトリプレットをカウントする方法はありますか? このトリプレットを関数内または int main (void) 内に配置すると、どちらが良いでしょうか? アドバイスをありがとう

私の関数では、指定された配列から指定された数値 K へのすべての一意のトリプレットを見つける必要があります。1 1 5すべてのトリプレットが見つかりますが、それらの多くは2 回以上存在し1 5 1ます5 1 1。

誰かがこれで私を助けることができますか?

トリプレット ネットワーク(「シャム ネットワーク」に着想を得た) は、同じフィードフォワード ネットワークの 3 つのインスタンスで構成されています (共有パラメーターを使用)。3 つのサンプルが供給されると、ネットワークは 2 つの中間値を出力します。これは、3 番目の表現からの 2 つの入力の埋め込み表現間の L2 (ユークリッド) 距離です。

ネットワークにフィードするために 3 つの画像のペアを使用しています ( x = アンカー画像、標準画像、x+ = 正の画像、 x と同じオブジェクトを含む画像 - 実際には、x+ は x と同じクラス、x- = 負の画像) image、x とは異なるクラスの画像。

ここで説明されているトリプレット損失コスト関数を使用しています。

ネットワークの精度を判断するにはどうすればよいですか?

入力として 3 つの画像を持つ畳み込みニューラル ネットワークがあります。

関数内でtrain、プレースホルダーに実際の画像をフィードします。

これら 3 つの入力に対してトリプレット損失関数を使用しています (これは実際には上記のコスト変数です)。

損失をフィルタリングして、loss_value > 0 の画像のみがネットワークのトレーニングに使用されるようにするにはどうすればよいですか?

次のようなものを実装するにはどうすればよいですか:

私がこれまでに試したこと：

画像を 1 つずつ取得し (input1[0]、input2[0]、input3[0])、損失を計算し、損失が正の場合は勾配を計算 (および適用) します。しかし問題は、モデルでドロップアウトを使用していて、モデルを入力に 2 回適用する必要があることです。

1. 最初に損失を計算し、それが 0 より大きいかどうかを確認します

2. 次にオプティマイザーを実行します。これは、問題が発生したときです。前に述べたように、ドロップアウトを使用しているため、入力に対するモデルの結果が異なるため、ステップ 1 で決定された損失が 0 より大きい場合でも、新しい損失が 0 になることがあります。

私も使ってみましtf.py_funcたが行き詰まりました。