Косинусная мера например
Вообще тема про это называется similarity learning
А можно ли посчитать евклидово расстояние между массивами? или это недостаточная мера?
можно, какую меру выбрать - зависит от задачи уже
если вектора нормализованы, то можно так, вместо косинуса
задача определить на сколько похожи между собой два массива. На выходе с декодера имеем что то похожее на то что на входе. Т.е. какой то стиль общий должен быть, пусть и в разной размерности
выпиши все метрики, на обучающей выборке посмотри как они себя ведут
добавь в оба колонку Dataset, для первого метку 0, для второго 1. Используй это как таргеты для классификации. Сделай случайное разделение на два новых сета и обучи для таргет-колонки Dataset. Если сеты похожи, классификация покажет высокий скор
дискриминатор с ручной коробкой?)
типа, если условное дерево словит разницу, она, значит есть
сложные слова, я не понял
Обсуждают сегодня