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我试图比较两个特征向量的相似性。在激活中是形状输出 (60000, 64)，new_activation 的形状输出是 (10000, 64)。我正在寻找一种方法来找出 new_activation 中有多少向量与激活中的向量相似。我怎样才能做到这一点？

提前致谢

#put all the the training data in the activation layer
activation = feature_activation_model.predict(train_img)

print(activation.shape)


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#put the new or old data to compare their feature vectors
new_activation = feature_activation_model.predict(test_img)

print(new_activation.shape)
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我假设这是python代码，我猜..

好吧，您需要找出相似向量的含义。在这里，您有一个 60000 个大小为 64 的激活向量表（所以向量是行吗？），以及一个包含 10000 个大小为 64 的向量的表 new_activation。

我不知道你的数学问题是什么，所以我真的无能为力，但向量之间的相似性可以定义为它们差异的规范。令 u 和 v 为相同大小 n 的向量，而不是 ||uv|| 接近机器精度，我们可以相同 u 和 v 是几乎相同的向量

于 2020-08-13T12:54:13.740 回答