【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

- 深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望
- - 小样本学习的诞生
  - 元学习
  - 小样本学习
  - 孪生网络的基本概念
  - 孪生网络的细节
  - [Triplet Loss](#Triplet Loss)
  - 架构特点
  - 关键组件
  - 训练过程
  - 主要应用领域
  - 未来展望
  - 示例图片
  - 结论

备注：本篇博客中有部分图片由GPT生成

深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望

在人工智能和机器学习的领域中，**孪生网络（Siamese Network）**已成为一种重要的神经网络架构。这种网络以其独特的方式处理相似性比较任务而闻名，例如在面部识别、签名验证和图像匹配中。在这篇博客中，我们将深入探讨孪生网络的工作原理、主要应用和潜在的未来发展方向。

小样本学习的诞生

人类本身能够通过极少数的样本识别一个新物体，可以凭借动物图册上的各种图片记住不同的动物。在人类的快速学习能力 的启发下，研究员希望机器学习模型在学习；一定类型的大量数据后，对于新的类型，只需要少量的样本就可以快速学习，这就是Few-shot Learning要解决的问题。

Few-shot Learning 是Meta Learning在监督学习领域的应用。Meta Learning，又称为learning to learn，该算法旨在让模型学会"学习"，能够处理类型相似的任务，而不是只会单一的分类任务。

元学习

Meta Learning （元学习）中，在 meta training 阶段将数据集分解为不同的 meta task，去学习类别变化的情况下模型的泛化能力，在 meta testing 阶段，面对全新的类别，不需要变动已有的模型，就可以完成分类。

也就是说，few-shot的训练集中包含了很多的类别，每个类别中有多个样本。在训练阶段，会在训练集中随机抽取C个类别，每个类别含K个样本（总共CK 个数据），构建一个 meta-task，作为模型的支撑集（support set）输入；再从这 C个类别中剩余的数据中抽取一批（batch）样本作为模型的预测对象（batch set）。即要求模型从CK个数据中学会如何区分这C个类别，这样的任务被称为 C-way K-shot 问题。

小样本学习

Few-shot Learning指从少量标注样本中进行学习的一种思想。Few-shot Learning与标准的监督学习不同，由于训练数据太少，所以不能让模型去"认识"图片，再泛化到测试集中。而是让模型来区分两个图片的相似性。当把Few-shot Learning运用到分类问题上时，就可以称之为Few-shot Classification，当运用于回归问题上时，就可以称之为Few-shot Regression。下面提到的Few-shot Learning主要针对分类问题进行讨论。

孪生网络的基本概念

孪生网络（Siamese Network）是一类神经网络结构，它是由两个或更多个完全相同的网络组成的。孪生网络通常被用于解决基于相似度比较的任务，例如人脸识别、语音识别、目标跟踪等问题。

孪生网络的基本思想是将输入数据同时输入到两个完全相同的神经网络中，这两个网络共享相同的权重和参数。通过学习输入数据在这两个网络中的表示，孪生网络可以计算出两个输入样本之间的相似度。处理过程如下：

将两个输入样本通过各自的神经网络得到两个表示向量。
使用一种度量方法（例如欧氏距离、余弦相似度等）计算这两个向量之间的相似度得分。
根据相似度得分进行分类或回归等操作。

孪生网络的细节

训练一个孪生网络首先要有一个大的分类数据集，数据有标注，每一类下面有很多的样本。比如下面的数据集有5类，分别是哈士奇，大象，老虎，鹦鹉，汽车。

基于这个训练集，我们要构造正样本（Positive Samples）和负样本（Negative Samples）。正样本可以告诉神经网络哪些事物是同一类，负样本可以告诉神经网络事物之间的区别。给正样本打上标签1表示同一类，负样本打上标签0表示不同类。如下图所示，这些样本都是从上面的分类数据集里随机抽样出来的。

然后我们可以搭一个神经网络来提取特征（比如做两次卷积），最后得到特征向量 f ( x ) f(x) f(x)

将输入的 x 1 x_1 x1和 x 2 x_2 x2送入我们搭建的神经网络 f ( ⋅ ) f(·) f(⋅)，得到特征向量 h 1 h_1 h1和 h 2 h_2 h2；然后将这两个向量相减再求绝对值，得到向量 z = ∣ h 1 − h 2 ∣ z=|h_1-h_2| z=∣h1−h2∣，表示这两个向量之间的区别；再通过一个或一些全连接层，最后用Sigmoid激活函数将值映射到0到1之间。

这个最终的输出 s i m ( x 1 , x 2 ) sim(x_1, x_2) sim(x1,x2)就可以用来衡量两个图片之间的相似度（Similarity）。如果两个图片相似，输出应该接近1；如果不同，则应该接近0。

上面提到过样本是有标签的，1表示同一类，0表示不同类。结合标签和刚才的输出 s i m ( x 1 , x 2 ) sim(x_1, x_2) sim(x1,x2)就能选择一个损失函数Loss来计算损失，接着就是老一套的梯度下降和反向传播。反向传播首先更新全连接层的参数，然后进一步传播到卷积层的参数，如下图所示。

通过不断的迭代，最终得到一个效果较好的网络。通过这个网络，我们就可以让机器具有对比事物的能力，为后续的小样本学习奠定基础。

One-shot 预测

首先需要提供 Support Set ，注意Support Set 里出现的图片不在训练集里，然后提供Query ，Query 应该是Support Set 中的某一类，然后Query 与 Support Set 逐一进行对比计算相似度，选取相似度最大的作为预测结果

Triplet Loss

Triplet Loss是另一种训练Siamese Network的方法。它也需要有和上面一样的分类数据集。基于这个数据集，我们需要构造一个三元组。从数据集里随机选取一个图片作为锚点 x a x^a xa（anchor），然后在和它相同类别的数据中随机选一个不同的图片作为正样本 x + x^+ x+（positive），在不同类别的数据中随机选一个作为负样本 x − x^- x−（negative）。

和前面一种方法一样，得到三元组的样本之后也通过一个神经网络提取特征，分别得到特征向量 f ( x + ) , f ( x a ) , f ( x − ) f(x^+), f(x^a), f(x^-) f(x+),f(xa),f(x−)。然后分别计算正样本和负样本与锚点之间的距离（二范数的平方），得到 d + d^+ d+ 和 d − d^- d− 。整个过程如下图所示。

由于正样本和锚点是同一类，所以 d + d^+ d+应该小；负样本和锚点是不同类， d − d^- d−应该大。并且 d + d^+ d+要尽可能小， d − d^- d− 要尽可能大，使得他们容易区分。呈现在特征空间里就是下面这个样子。

损失函数

loss为零的情况： ( d − ) − ( d + ) > = α (d^-) - (d^+) >= \alpha (d−)−(d+)>=α (α是我们设置的超参数) ，说明此时网络能区分正负样本

loss不为零的情况：若不满足上述 ( d − ) − ( d + ) > = α (d^-) - (d^+) >= \alpha (d−)−(d+)>=α 条件，则令 l o s s = ( d + ) + α − ( d − ) loss = (d^+) + \alpha - (d-) loss=(d+)+α−(d−) , 在优化过程中，我们希望loss越小越好，此时就会朝着 d + d^+ d+ 变小且 d − d^- d− 变大的方向优化，那么就会使得同一样本距离越来越小，不同样本越来越大