1. 引言
Keras是一种基于Python的神经网络API，作为TensorFlow的高级API，Keras让深度学习的应用变得更加容易。本文将介绍如何使用Keras实现基于孪生网络的图片相似度计算方式。
孪生网络是一种双分支的神经网络结构，可以用于计算两个输入之间的相似度。在本文中，我们将利用孪生网络计算两个图片之间的相似度。
2. 数据集介绍
在本文中，我们将使用Keras内置的MNIST数据集。MNIST数据集是一个手写数字数据集，共有60,000个训练集和10,000个测试集。
通过将两个数字相互比较，我们可以计算它们之间的相似度。这对于计算机视觉的许多应用程序非常有用。
3. 模型架构及实现
3.1 简介
在本节中，我们将介绍如何使用Keras实现孪生网络模型架构。
3.2 模型架构
孪生网络由两个相同的子网络（通常是卷积神经网络）组成，每个子网络都分别处理一张图片。子网络之后连接一些层，这些层用于计算两个表示之间的相似度。
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Lambda
from keras.models import Model
# 构造基础网络
def create_base_network(input_shape):
input = Input(shape=input_shape)
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Flatten()(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
x = Lambda(lambda x: x / 2)(x)
model = Model(input, x)
return model
# 构造孪生网络
def create_siamese_network(input_shape):
input_a = Input(shape=input_shape)
input_b = Input(shape=input_shape)
base_network = create_base_network(input_shape)
x = base_network(input_a)
y = base_network(input_b)
merge_layer = Lambda(lambda tensors: K.abs(tensors[0] - tensors[1]))([x, y])
dense_layer1 = Dense(512, activation='relu')(merge_layer)
dense_layer2 = Dense(128, activation='relu')(dense_layer1)
output_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(dense_layer2)
model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=output_layer)
return model
3.3 模型训练
现在我们已经构建了孪生网络的模型架构，下一步是使用训练集对模型进行训练。在训练过程中，我们将使用相同的图片作为输入并计算它们之间的相似度。
在本文中，我们将使用Adam优化器和二进制交叉熵损失函数训练模型。
from keras.datasets import mnist
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np
# 获取MNIST数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = np.expand_dims(x_train, axis=-1)
x_test = np.expand_dims(x_test, axis=-1)
# 定义训练参数
input_shape = x_train.shape[1:]
number_of_epochs = 20
batch_size = 128
# 构造孪生网络
model = create_siamese_network(input_shape)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])
model.summary()
# 训练模型
history = model.fit([x_train, x_train], y_train,
validation_data=([x_test, x_test], y_test),
batch_size=batch_size,
epochs=number_of_epochs)
4. 结果展示
在本节中，我们将展示我们的模型的训练和测试结果。
4.1 训练损失和准确性
训练过程中，我们可以查看损失和准确性的变化情况。我们可以使用Matplotlib来绘制这些图表。
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制训练和验证的损失和准确性
def plot_history(history):
f, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6))
ax[0].plot(history.history['loss'], 'r')
ax[0].plot(history.history['val_loss'], 'b')
ax[0].legend(['Training loss', 'Validation Loss'], fontsize=14)
ax[0].set_xlabel('Epochs', fontsize=12)
ax[0].set_ylabel('Loss', fontsize=12)
ax[1].plot(history.history['accuracy'], 'r')
ax[1].plot(history.history['val_accuracy'], 'b')
ax[1].legend(['Training Accuracy', 'Validation Accuracy'], fontsize=14)
ax[1].set_xlabel('Epochs', fontsize=12)
ax[1].set_ylabel('Accuracy', fontsize=12)
plt.show()
# 绘制训练和测试结果
plot_history(history)
4.2 测试模型相似度
现在我们已经训练了模型，可以使用测试集测试我们的模型了。在测试集中，我们将使用两个相同的图片作为输入并计算它们之间的相似度。
import random
# 从测试集中选取两个数字
digit_indices = [np.where(y_test == i)[0] for i in range(10)]
x_pairs = []
y_pairs = []
n = min([len(digit_indices[d]) for d in range(10)]) - 1
for d in range(10):
for i in range(n):
z1, z2 = digit_indices[d][i], digit_indices[d][i + 1]
x_pairs.append([x_test[z1], x_test[z2]])
inc = random.randrange(1, 10)
dn = (d + inc) % 10
z1, z2 = digit_indices[d][i], digit_indices[dn][i]
x_pairs.append([x_test[z1], x_test[z2]])
y_pairs += [1, 0]
x_pairs = np.array(x_pairs)
y_pairs = np.array(y_pairs)
# 对测试集进行预测
preds = model.predict([x_pairs[:, 0], x_pairs[:, 1]])
# 输出预测结果
print("Accuracy: {}".format(sum(y_pairs == (preds > 0.5).flatten())/len(y_pairs)))
5. 总结
本文介绍了如何使用Keras构建孪生网络模型，该模型可以用于计算两个输入之间的相似度。我们在MNIST数据集上训练了我们的模型，然后使用测试集测试了它的性能。通过这个例子，相信大家对Keras和孪生网络的应用有了一定的了解。