我会尝试实现一个 Siamese神经网络，它不仅具有相似性指标作为输出，而且还能够对每对输入的标签进行分类。输入是语义音频嵌入。 其实我有两个问题：
1：在暹罗神经网络中，标签是“一对标签”吗？是否也可以保留单个输入的标签？我的意思是有可能计算结合分类器的损失和相似性度量的损失函数吗？
2：您认为我应该划分问题吗？我的意思是说两个网络，一个是暹罗网络，然后获得暹罗网络的输出嵌入，并用暹罗网络输出来馈送前馈网络？（保存相似性度量并用于第二个神经网络的损失函数吗？）
希望我能很好地解释问题，并希望有人能解决。 迈克
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对于第一个问题，您可以看一下https://www.tensorflow.org/guide/keras/train_and_evaluate#custom_losses
那里有一个示例，说明如何编写自定义损失函数。