顔識別のために顔の事前訓練モデルを使いたい。私は少数のイメージを必要とするサイアムアーキテクチャを使用したい。あなたは私にサイアムの建築のために変えることができる訓練されたモデルを私に与えることができますか？どのようにして類似性を見つけるために2つの画像を置くことができるネットワークモデルを変更できますか（チュートリアルhereに基づいて画像を作成したくありません）？私はリアルタイムのアプリケーションのためのシステムを使用したい任意の推奨事項がありますか？ディープラーニングに基づく顔認識（サイアムアーキテクチャー）
this model（Xiang Wu, Ran He, Zhenan Sun, Tieniu TanA Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels (arXiv 2015)に記載されています）を使用して実験を行うことができます。
シャムネットワークについては、顔画像からいくつかの高次元ベクトル空間へのマッピングがあります。そこでは、ポイント間の距離は顔の類似性を反映しています。
これを行うには、1つのネットワークだけが入力として顔を取得し、高次元ベクトルを出力として生成する必要があります。
シームレスアプローチを使用してネットワークをトレーニングするには、と同じという2つのインスタンスを作成します（2つのコピーの重みを明示的にリンクする必要があります）。練習中は、ネットに顔のペアを提供します：各コピーに1つずつ、2つのコピーの上にある単一の損失レイヤーは、2つの顔を表す高次元ベクトルを比較して、同じ/同じではない "というラベルが付けられています。
したがって、トレーニングには複製が必要です。テスト時間（'deploy'）にはという単一のネットがあり、意味のある高次元の顔の表現が可能です。
さらに進んでシャムのアーキテクチャと損失についてはthis threadを参照してください。
一方、Oren Tadmor, Yonatan Wexler, Tal Rosenwein, Shai Shalev-Shwartz, Amnon ShashuaLearning a Metric Embedding for Face Recognition using the Multibatch Method (arXiv 2016)に記載されているアプローチを検討するとよいでしょう。このアプローチは、画像ペアに対するペアワイズ損失よりも実装がより効率的で簡単です。