基本概念

孪生网络（Siamese Network）是一类神经网络结构，它是由两个或更多个完全相同的网络组成的。孪生网络通常被用于解决基于相似度比较的任务，例如人脸识别、语音识别、目标跟踪等问题。

孪生网络的基本思想是将输入数据同时输入到两个完全相同的神经网络中，这两个网络共享相同的权重和参数。通过学习输入数据在这两个网络中的表示，孪生网络可以计算出两个输入样本之间的相似度。处理过程如下：

将两个输入样本通过各自的神经网络得到两个表示向量。
使用一种度量方法（例如欧氏距离、余弦相似度等）计算这两个向量之间的相似度得分。
根据相似度得分进行分类或回归等操作。

细节

训练一个孪生网络首先要有一个大的分类数据集，数据有标注，每一类下面有很多的样本。比如下面的数据集有5类，分别是哈士奇，大象，老虎，鹦鹉，汽车。

基于这个训练集，我们要构造正样本（Positive Samples）和负样本（Negative Samples）。正样本可以告诉神经网络哪些事物是同一类，负样本可以告诉神经网络事物之间的区别。给正样本打上标签1表示同一类，负样本打上标签0表示不同类。如下图所示，这些样本都是从上面的分类数据集里随机抽样出来的。【CSDN超级会员租用|低至2.99| 会员文章 | 博客专栏 |精品课程】

然后我们可以搭一个神经网络来提取特征（比如做两次卷积），最后得到特征向量f ( x ) f(x)f(x)。





通过不断的迭代，最终得到一个效果较好的网络。通过这个网络，我们就可以让机器具有对比事物的能力，为后续的小样本学习奠定基础。