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我有一个训练集和很多食物的图，训练集里面每一个数据都是这个形式：
00123.jpg 00345.jpg 00497.jpg 1
代表了图 A 图 B 图 C，如果图 B 比图 C 更像和图 A 是一种口味的食物 那么 输出值就是 1
测试集就是如这样的 00123.jpg 00345.jpg 00497.jpg 数据，然后预测 1 还是 0.
这样的问题该用什么方法做，请教大佬们
或者有偿求帮做，一个机器学习的作业
00123.jpg 00345.jpg 00497.jpg 1
代表了图 A 图 B 图 C，如果图 B 比图 C 更像和图 A 是一种口味的食物 那么 输出值就是 1
测试集就是如这样的 00123.jpg 00345.jpg 00497.jpg 数据，然后预测 1 还是 0.
这样的问题该用什么方法做，请教大佬们
或者有偿求帮做，一个机器学习的作业
Supplement 1 May 20, 2021
有偿帮做的大佬+wx: kellycriterion
 | 1 happy234 OP 提示说要用预训练模型 |
 | 2 ox180 May 20, 2021 取图 A 图 B 图 C 各自的向量，多输入后接入 dense 层，做二份类呢 |
 | 3 opeth May 21, 2021 建议用 metric learning，比如 contrastive loss 或者 triplet loss |
 | 4 jsutfun May 22, 2021 最简单得 Rest50 堆一下，后面跟一个全连接 |
 | 5 ldyisbest Jun 7, 2021 Siamese network，用孪生网络，训练人类识别的一个网络 |
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