我正在尝试实现一个配对学习，以使用由深度神经网络计算特征的 keras 对模型进行排名。
在成对 L2R 模型中，在训练时，我给出了查询，一个肯定的结果，一个否定的结果。并通过特征向量的差异对分类损失进行训练。
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这个模型。与 Pairwise L2R 模型一样，在测试时我只有查询和样本对（没有单独的负数和正数）。我可以使用 softmax 之前的计算值对样本进行排序。
有什么方法可以使用 keras 在测试时通过特定的训练层手动传递数据。（简而言之，我在训练时有 3 组输入，在测试时有 2 组。）