机器学习笔记 - Siamese Neural Network 孪生神经网络

本文介绍了孪生神经网络的概念及其在有限数据和零样本学习任务中的优势,特别强调其在人脸识别和签名验证的应用。接着,详细阐述了如何构建图像对、训练以及测试孪生神经网络的过程,包括训练所需的数据准备和模型保存。

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一、孪生神经网络概述

        孪生神经网络(SNN)是一种神经网络,其中包含相同模型的多个实例,并共享相同的体系结构和权重。当需要使用有限的数据进行学习并且我们没有完整的数据集(例如零/一/少样本学习任务)时,这种架构就显示了其优势。

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传统神经网络

        传统神经网络会学习预测多个类别。 当我们需要向数据添加/删除新类时,这会带来问题。 在这种情况下,我们必须更新神经网络并在整个数据集中对其进行重新训练。 而且,深度神经网络需要大量的数据进行训练。 另一方面,由于SNN学习相似性函数。 因此,我们可以训练它以查看两个图像是否相同。 这样就可以对新的数据类别进行分类,而无需再次训练网络。 

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