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aims to learn useful representations by distance comparisons.
Siamese network vs Triplet network 의 비교
Siamese network는
Siamese networks are also sensitive to calibration in the sense that the notion of similarity vs dissimilarity requires context.
For example, a person might be deemed similar to another person when a dataset of random objects is provided, but might be deemed dissimilar with respect to the same other person when we wish to distinguish between two individuals in a set of individuals only.
특정 상황(context)에서 유사하다와 유사하지 않다의 개념에 대한 교정(calibration)이 쉽지않다.
예를 들어, 랜덤 데이터셋에서, 인간은 A라는 사람과 B라는 사람은 유사하다고 보일수 있으나, 개인 특정셋에서 A사람과 B사람을 다른사람으로 구분해야한다. ??
살짝 애매한 예인데, 이 논문이 주장하는 바는 이런듯~ 위의 2 타입은, 상황에 따라 사람으로구분되어 지거나 개인별로 구분할 수 있어야하는데, Siamese networks 이러한 구분이 쉽지 않다. 우리가 주장하는 triplet loss는 이러한 context에 따른 어떠한 요구사항이 없이 학습할 수 있다란 의미인듯~(In our model, such a calibration is not required.)
triplet network
실제로 이는 Siamese network과 크게 다른게 아니라, 이를 업그레이드한 형태임.
https://arxiv.org/abs/1412.6622
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