Deep learning kera通过层显式传递数据
我正试图实现一个两两学习的模型，在这个模型中，通过深度神经网络计算特征 在成对L2R模型中，在训练时，我给出了一个肯定和一个否定的查询结果。并利用特征向量的差分对分类损失进行训练 我能够成功地编译和拟合模型，但问题是在测试数据上实际使用这个模型。 正如在成对L2R模型中一样，在测试时，我将只有查询和样本对（没有单独的否定和肯定）。我可以使用softmax之前的计算值对样本进行排序 是否有任何方法可以使用keras在测试时通过特定的训练层手动传递数据。（简而言之，我在列车时刻有3组输入，在测试时刻有2组输入。）Deep learning kera通过层显式传递数据,deep-learning,keras,keras-layer,Deep Learning,Keras,Keras Layer,我正试图实现一个两两学习的模型，在这个模型中，通过深度神经网络计算特征 在成对L2R模型中，在训练时，我给出了一个肯定和一个否定的查询结果。并利用特征向量的差分对分类损失进行训练 我能够成功地编译和拟合模型，但问题是在测试数据上实际使用这个模型。 正如在成对L2R模型中一样，在测试时，我将只有查询和样本对（没有单独的否定和肯定）。我可以使用softmax之前的计算值对样本进行排序 是否有任何方法可以使用keras在测试时通过特定的训练层手动传递数据。（简而言之，我在列车时刻有3组输入，在测试时刻