答:pseudo-siamese network,伪孪生神经网络,如下图所示。对于pseudo-siamese network,两边可以是不同的神经网络(如一个是lstm,一个是cnn),也可以是相同类型的神经网络。 2. 孪生神经网络的用途是什么? 简单来说,衡量两个输入的相似程度。孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网
简单来说,孪生神经网络(Siamese network)就是“连体的神经网络”,神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的,如下图所示。 所谓权值共享就是当神经网络有两个输入的时候,这两个输入使用的神经网络的权值是共享的(可以理解为使用了同一个神经网络)。 很多时候,我们需要去评判两张图片的相似性,比如比较两张人脸的相...
Siamese Network有两个结构相同,且共享权值的子网络。分别接收两个输入X1X1与X2X2,将其转换为向量Gw(X1)与Gw(X2),再通过某种距离度量的方式计算两个输出向量的距离Ew。 4. Contrastive Loss损失函数 在孪生神经网络(siamese network)中,其采用的损失函数是contrastive loss,这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络...
孪生网络一般用在度量学习里面，比如triple loss，是半监督学习。对比学习则是更倾向于无监督学习，学习一...
简单来说,Siamese network就是“连体的神经网络”,神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的,如下图所示。 大家可能会有疑问:共享权值是什么意思?左右两个神经网络的权重一模一样? 答:是的,在代码实现的时候,甚至可以是同一个网络,不用实现另外一个,因为权值都一样。对于siamese network,两边可以是lstm或者cnn,...
孪生网络一般用在度量学习里面，比如triple loss，是半监督学习。对比学习则是更倾向于无监督学习，学习一...