孪生神经网络（Siamese Neural Network）的原理与应用场景 题目描述 孪生神经网络是一种特殊的神经网络架构，用于学习两个输入之间的相似性度量。它由两个或多个结构相同、权重共享的子网络组成，这些子网络像"孪生兄弟"一样具有相同的参数。该网络的核心目标不是进行传统分类，而是学习一个函数，将输入数据映射到嵌入空间，使得相似样本在嵌入空间中距离较近，不相似样本距离较远。 解题过程详解 第一步：理解基本架构设计 对称子网络 ：网络包含两个完全相同的子网络（可以是CNN、MLP等），共享所有权重参数 权重共享机制 ：两个子网络使用相同的权重矩阵，确保对输入的处理方式一致 双输入流 ：同时接收两个输入样本（如图像对、文本对），分别送入两个子网络 特征提取 ：每个子网络将输入转换为低维特征表示（嵌入向量） 第二步：前向传播过程 输入处理 ：给定输入对(x₁, x₂)，分别送入两个子网络 特征编码 ：子网络产生对应的嵌入向量f(x₁)和f(x₂) 距离计算 ：计算两个嵌入向量之间的距离（如欧氏距离、余弦相似度） 欧氏距离：d = ||f(x₁) - f(x₂)||₂ 余弦相似度：cos(θ) = f(x₁)·f(x₂)/(||f(x₁)||·||f(x₂)||) 第三步：损失函数设计（以对比损失为例） 对比损失原理 ： 对于相似样本对，最小化它们之间的距离 对于不相似样本对，确保距离大于预设边界值m 数学表达式 ： L = (1-y)·d² + y·max(0, m-d)² y=0表示相似对，y=1表示不相似对 d为两个嵌入向量的欧氏距离 m为边界超参数（如m=1.0） 第四步：训练过程细节 样本对构建 ： 正样本对：来自相同类别的两个样本 负样本对：来自不同类别的两个样本 反向传播特性 ： 梯度同时流向两个子网络 权重共享确保梯度更新一致 通过链式法则计算相对于共享权重的总梯度 第五步：实际应用场景 人脸验证 ：判断两张人脸图像是否属于同一人 签名验证 ：验证签名真伪 语义相似度 ：衡量文本语义相似性 少样本学习 ：在样本稀少情况下学习有效表示 关键创新点 ：通过权重共享和对比学习，孪生网络能够学习有意义的相似性度量，而不是简单的分类边界，这使其在需要衡量相似性的任务中表现出色。