我正在尝试实现一种成对学习，用keras对模型进行排名，其中特征是由深度神经网络计算的 .
在成对的L2R模型中，在训练时，我给出了查询，一个正面和一个负面结果 . 并通过特征向量的差异训练分类损失 .
我能够成功地编译和拟合模型，但问题是在测试数据上实际使用此模型 . 与Pairwise L2R模型一样，在测试时我只有查询和样本对（没有单独的负面和正面） . 我可以使用softmax之前的计算值对样本进行排名 .
有没有办法可以使用keras在测试时通过特定的训练层手动传递数据 . （简而言之，我在火车时间有3组输入，在测试时有2组 . ）