用于多类分类的连体网络-掘金

孪生网络（Siamese Network）通常用于双模型学习，比如进行相似性比较、图像匹配等任务。如果要用孪生网络进行多类别分类，可以采用以下方法：

1. 构建孪生网络

首先，构建一个孪生网络，该网络具有相同的结构和参数。该网络的输入是两个相同的图像或文本，经过共享的卷积和池化层后，将两个特征向量连接在一起，最后通过全连接层输出一个向量。该向量表示两个输入的相似度。

2. 修改全连接层

由于这是一个多类别分类任务，需要对全连接层进行修改。将最后一个全连接层的输出数量修改为类别数。这意味着输出的向量的长度等于类别数，每个元素表示对应类别的概率。可以使用softmax函数将这些概率转换为概率分布。

3. 训练模型

使用训练数据集对该孪生网络进行训练。在训练过程中，使用交叉熵作为损失函数来最小化预测概率分布和实际分布之间的差异。可以使用随机梯度下降（SGD）或其他优化算法来更新模型参数。

4. 进行预测

对于测试集中的每个样本，将其与训练集中的每个样本进行比较，计算相似度得分。然后，将得分输入到模型中，使用softmax函数将其转换为概率分布，并选择最高概率的类别作为预测结果。

总之，孪生网络可以用于多类别分类任务，只需要对全连接层进行修改即可。