Caffeや他の多くのスタックオーバーフローの投稿やGoogleグループのSiamese Network MNISTの例を試してみましたが、情報は常に不完全です。私がしようとしているのは、siameseネットワークに2つのRGB画像を供給して類似性を計算することだけです。Siamese Network with RGB images
2つのRGBイメージを1つに連結し、leveldbに変換し、 "mnist_siamese_train_test.prototxt"のスライスレイヤーを "slice_point:3"に編集しました。私が今理解していることは、問題はチャネルにあるということです。どのように私はこの問題を解決するか、私はhaventどのようにこれを行うか、または私のケースに合う私に教えるために有用なリソースを発見した。もしleveldbの代わりにネットワークディレクトリとリストを供給し、画像を連結する別の方法があるのならば教えてください。それ以上の説明が必要なものがあればお知らせください。
チャンネルにはどのような問題がありますか?あなたはここで正しいことをしているようです。 **正確に**問題は何ですか? – Shai
ところで、シャムのアプローチを使うのではなく、[Wexler et al](https://arxiv.org/abs/1605.07270)の「minibatch loss」appraochを考えましたか? – Shai