siamese-neural-network

Siamese Neural Network는 동일한 가중치를 공유하는 두 서브네트워크가 입력 쌍을 임베딩한 뒤 거리를 학습하는 구조이다. 쌍별 또는 삼중항(siamese/triplet) 손실을 통해 같은 클래스 내 샘플 간 거리는 좁히고 다른 클래스 간 거리는 벌리도록 학습하여 유사도 기준을 직접 최적화한다. 이미지 유사도 문제에서 레이블이 부분적으로만 존재하거나 쌍 정보를 활용할 때 효과적인 학습 기반 방법이다.