机器学习 | 孪生神经网络综合指南请查收！

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如果你对机器学习感兴趣或者一直从事机器学习，那么分类和回归是最常见词汇。但还有一种常见的技术，称为相似性问题，它可以发现两个输入是否相似，这就是所谓的孪生神经网络。 假设你熟悉用于图像分类的 CNN，并且之前已经训练过图像分类模型或正常分类类型，那么你应该可以使用正常深度学习网络或完全连接层网络识别狗和猫图像的模型。 使用传统深度学习神经网络架构的图像分类模型 首先必须获得包含狗和猫图像的标记数据集。在训练神经网络后，在输入任何图像时，网络只能输出狗或猫的标签。这是一个标准的计算机视觉问题，称为 图像分类 。 在分类中，输入图像被输入到神经网络（神经网络或全连接层网络）中，最后在输出层，我们得到所有类别的概率分布列表（根据要解决的分类问题使用Softmax或任何其他激活函数）。 但 ………………………………