深入浅出孪生神经网络，手把手教你搭建起来

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使用孪生神经网络在PyTorch中实现签名验证的方法，以及在数据有限的情况下如何高效训练模型。 长按关注《AI科技论谈》 在深度学习的领域里，神经网络几乎能处理各种任务，但通常需要依赖于海量数据来达到最佳效果。然而，对于像面部识别和签名验证这类任务，我们不可能总是有大量的数据可用。由此产生了一种新型的神经网络架构，称为孪生网络。 孪生神经网络能够基于少量数据实现精准预测。本文介绍孪生神经网络的基本概念，教读者如何用PyTorch来搭建一个签名验证系统。 1 孪生神经网络概述 孪生神经网络由两个或若干个结构和参数完全相同的子网络构成，这些子网络在更新参数时同步进行。 这种网络通过分析输入样本的特征向量来评估它们的相似度，这一特性让其在众多应用领域中发挥着重要作用。 传统神经网络一般被训练用于 ………………………………