如何通过keras实现孪生网络中的权值共享？

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首先声明，这里的权值共享并非指CNN原理中的权值共享，而是如何构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras的Functional API实现权重的共享。

首先声明，这里的权值共享指的不是CNN原理中的共享权值，而是如何在构建类似于Siamese Network这样的多分支网络，且分支结构相同时，如何使用keras使分支的权重共享。

Functional API

为达到上述的目的，建议使用keras中的Functional API，当然Sequential 类型的模型也可以使用，本篇博客将主要以Functional API为例讲述。

keras的多分支权值共享功能实现，官方文档介绍

上面是官方的链接，本篇博客也是基于上述官方文档，实现的此功能。(插一句，keras虽然有中文文档，但中文文档已停更，且中文文档某些函数介绍不全，建议直接看英文官方文档)

不共享参数的模型

以MatchNet网络结构为例子，为方便显示，将卷积模块个数减为2个。首先是展示不共享参数的模型，以便观看完整的网络结构。

整体的网络结构如下所示：

代码包含两部分，第一部分定义了两个函数，FeatureNetwork()生成特征提取网络，ClassiFilerNet()生成决策网络或称度量网络。网络结构的可视化在博客末尾。在ClassiFilerNet()函数中，可以看到调用了两次FeatureNetwork()函数，keras.models.Model也被使用的两次，因此生成的input1和input2是两个完全独立的模型分支，参数是不共享的。