1. 孪生网络与权值共享
孪生网络（Siamese network）是一种特殊的神经网络，它有两个相同的子网络，每个子网络都有相同的结构和参数。这两个子网络在前向传播过程中使用相同的权重来处理不同的输入，以此达到权值共享的效果。
权值共享的优点是可以减少网络的参数量，提高训练效率和泛化能力。在孪生网络中，通过共享权值，两个子网络可以共同学习输入之间的相似性，从而实现一些诸如人脸识别、语义匹配等任务。
2. Keras实现孪生网络的权值共享
2.1 构建孪生网络模型
首先，我们需要导入相关的库。
import keras
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
然后，我们定义输入层。
input_shape = (224, 224, 3)
input_left = Input(shape=input_shape)
input_right = Input(shape=input_shape)
接下来，我们定义共享的卷积层。
conv_shared = keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')
然后，我们分别对左右输入进行处理。
encoded_left = conv_shared(input_left)
encoded_right = conv_shared(input_right)
最后，我们定义全连接层和输出层。
fc = Dense(128, activation='relu')
output_left = fc(encoded_left)
output_right = fc(encoded_right)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(keras.layers.concatenate([output_left, output_right]))
至此，我们已经完成了孪生网络模型的构建部分。下面我们定义模型。
model = Model(inputs=[input_left, input_right], outputs=predictions)
model.summary()
2.2 训练孪生网络模型
首先，我们需要准备训练数据。
接下来，我们编译模型并定义损失函数和优化算法。
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
然后，我们开始训练模型。
model.fit([X_train_left, X_train_right], y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=([X_val_left, X_val_right], y_val))
训练完毕后，我们可以对模型进行评估。
score = model.evaluate([X_test_left, X_test_right], y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
3. temperature=0.6的含义
在神经网络中，temperature通常被用来控制输出的平滑程度。较小的temperature值会使得输出的概率分布更加集中，更加确定；而较大的temperature值则会使得输出的概率分布更加分散，更加模糊。
在本文中，temperature=0.6的含义是希望通过设置较小的temperature值来使得输出的概率分布更加确定。