Philemon 1:21

Basic Concepts 보편적으로 딥러닝 구조는 학습을 위해 이미 labeled된 많은 양의 학습데이터를 필요로 한다. 따라서 학습 데이터의 양이 부족하다는 것은 해당 딥러닝 모델의 성능이 좋지 않다는 것을 의미할 수 있다. Siamese Networks는 class당 적은량의 데이터만이 존재하거나 class별로 데이터 개수의 차이가 확연한 imbalanced class distribution의 상황에서도 예측의 정확성을 높히기 위해 고안되었다. Sianmese Networks는 동일한 parameters나 weights을 갖는 쌍둥이, 즉 twin networks로 이루어져 있다. 이 twin networks는 한 쌍의 inputs을 받아 각자 받은 하나의 input의 features받아 두 inp..