Siamese Network (Principle Part)

1. Siamese Network 用途

Siamese网络本质上是一种用于相似性度量的技术，在面对类别繁多而每个类别样本较少的情况下，则更适合用于类别识别与分类任务。
传统的分类方法通常要求每个样本都有明确且精确的类别标签，并且标签数量不宜过多。
当遇到类别数量过多或单类别样本不足时，
这些传统方法往往难以有效应用。
实际上，
这也非常直观地说明了问题所在：
对于整个数据集而言，
我们拥有的总样本量是有保障的，
但对每一个具体类别的样本数量却十分有限，
因此，
基于单个类别的训练难以获得有效的模型结果。
在这种情况下，
寻找一种能够处理这种数据特征的方法就显得尤为重要。
这就是为什么提出了Siamese网络的概念。
其核心思想在于
从数据中自动学习出一个适合衡量相似性的度量标准，
通过这一度量标准可以对未知新类别的样本进行匹配与比较。
这种方法特别适用于面对大量类别或训练数据无法覆盖所有可能情况的情况，
从而为解决复杂分类问题提供了新的思路。

2. Siamese Network主要思想

基本概念在于通过一个映射函数将输入数据转换至目标空间，在这一过程中采用诸如欧氏距离这样的简单度量方法来评估数据点之间的相似性。为了优化模型性能，在训练过程中旨在最小化同一类别中每一对样本间的损失函数值，并同时最大化不同类别中多组样本间的损失函数值；基于选定的一组映