有没有什么神经网络是通过对比正确答案的图片来进行分类的？
2023-11-02 阅读 27
是的，有一种神经网络模型叫做孪生网络（Siamese Network）可以通过对比正确答案的图片来进行分类。
孪生网络是一种特殊的神经网络结构，它由两个共享权重的子网络组成，这两个子网络分别接收两个输入样本。每个子网络将输入样本映射到一个低维特征空间中，然后通过计算两个子网络输出特征之间的相似度来判断它们是否属于同一类别。
训练孪生网络时，通常会使用成对的样本，其中每对样本包含一个正样本和一个负样本。正样本是来自同一类别的两个样本，而负样本则是来自不同类别的两个样本。通过最小化正样本对的特征距离，并最大化负样本对的特征距离，孪生网络可以学习到一种判别特征表示，从而能够进行分类任务。
孪生网络在许多计算机视觉任务中都有应用，例如人脸识别、目标跟踪和图像检索等。通过对比正确答案的图片，孪生网络可以学习到用于分类的特征表示，从而提高分类的准确性。
更新于 2023年11月02日
