最近研究了Keras官网上的孪生网络（Siamese Network）代码，专门针对MNIST数据集进行了深度解读！💻✨孪生网络主要用于衡量两个输入之间的相似性，非常适合指纹识别、人脸验证等场景。👀🔍

代码的核心在于构建共享权重的神经网络模型，通过对比损失函数（Contrastive Loss）来优化模型参数。LOSS_FUNCTION✨。具体实现中，我们先加载MNIST数据集，然后定义一个简单的卷积神经网络作为基础模型，接着创建两个输入分支，并将它们连接到同一个权重共享网络上。DATA_LOADING🧐。

整个过程逻辑清晰，调试也非常方便。完成训练后，模型可以很好地判断手写数字是否相同。MNIST_DIGITS🔥。如果你想快速入门深度学习项目，这个例子绝对值得尝试！👨‍💻👩‍💻

如果你也对这一领域感兴趣，不妨动手试试吧！💪💡