我正在尝试训练一个Siamese网络来检查两个图像是否相似 . 我的实现基于this . 我找到了我的两个图像的特征向量（我的CNN的最终展平层）的欧几里德距离，并使用对比度损失函数训练模型 .
我的问题是，如何从Siamese网络获取二进制输出进行测试（如果两个图像相似则为1，否则为0） . 是仅通过阈值欧几里德距离来检查图像的相似程度？如果是这样，我该如何选择阈值？如果我想测量训练和验证准确度，则必须在网络学习得更好时增加阈值 . 有没有办法学习给定数据集的这个阈值？
我很感激任何线索，谢谢 .