Literature Note
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3:00, Siamese network (참고1) 는 어떤 이미지를 입력으로 넣을 때, 같은 클래스에 있는 이미지로부터 얻어진 feature 들끼리는 거리를 구했을 때 가까이에 있어야 한다는 가정 하에 학습을 진행하는 네트워크이다. 따라서 거리를 기반으로 한 loss 를 주로 사용한다.
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3:00, Siamese network (참고1) 는 어떤 이미지를 입력으로 넣을 때, 같은 클래스에 있는 이미지로부터 얻어진 feature 들끼리는 거리를 구했을 때 가까이에 있어야 한다는 가정 하에 학습을 진행하는 네트워크이다. 따라서 거리를 기반으로 한 loss 를 주로 사용한다.
출처
수집시간
2021/09/26 06:27
연결완료
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참고
1.
3:30, 하지만 Siamese network 는 학습시키기가 굉장히 어렵다는 단점이 존재한다. feature 이 어떤 input 이 들어오더라도, 특정 상수로 수렴해버리는 현상이 일어난다면, loss 가 0이지만, 이런 상황을 원하는 것이 아니다. feature 이 0으로 수렴해버리는 상황을 "collapsing" 이라고 한다.