Siamese network
- 샴 네트워크는 두 개의 input이 encoding된 결과를 비교하여 그 차이의 정도를 학습합니다.
- 입력이 각각 x1, x2라고 할 때, 최종 output인 f(x1), f(x2)의 n2 norm을 구하게 됩니다.
즉, f(x1), f(x2) 차의 제곱이 손실함수라고 볼 수 있습니다.
- 입력이 각각 x1, x2라고 할 때, 최종 output인 f(x1), f(x2)의 n2 norm을 구하게 됩니다.
Goal of learning
- 만약 xi, xj가 동일한 사람의 사진이라면 두 output의 차는 거의 없을 것입니다.
반대로 동일한 사람이 아니라면 두 output의 차는 훨씬 크겠죠. - 물론 처음에는 그렇게 학습이 되어있지 않겠지만 역전파를 통해 반복적으로 학습하는 과정에서 동일한 사람과 다른 사람을 구분하는 방식으로 학습될 것입니다.
출처: Coursera, Convolutional Neural Networks, DeepLearning.AI
