Siamese Neural Networksなるものがあるらしい。
論文を見つけたので流し読んだ。途中で疲れたので、続きは今度。
Siamese Neural Networkのポイント
- 画像間の類似度を学ぶことで新しいデータや新しいクラスにも対応した特徴量を得られる。
- One-Shot Learningに適用できた。(1クラスに1つのみの画像しかないクラス分類)
- 似ている似ていないを識別していないモデルを訓練することで、新しいカテゴリにも対応する性能を出させる。
- 訓練したあとには再訓練なしにOne-Shot Learningできるようになる
- 文字認識をベースに実験をするが、特にこだわる条件は本来ない
- a)未知なクラスに対応し少数の画像から一般的な表現を得る b)通常の最適化手法で簡単に訓練できる 大規模な双生児型Convolutional Neural Networkを使用する
- Omniglotで学んだネットワークでMNISTもある程度対応できる
- ネットワーク構造は以下。対象的になっている部分は重みを共通。
