简介：
Siamese网络是一种相似性度量方法，当类别数多，但每个类别的样本数量少的情况下可用于类别的识别、分类等。传统的用于区分的分类方法是需要确切的知道每个样本属于哪个类，需要针对每个样本有确切的标签。而且相对来说标签的数量是不会太多的。当类别数量过多，每个类别的样本数量又相对较少的情况下，这些方法就不那么适用了。其实也很好理解，对于整个数据集来说，我们的数据量是有的，但是对于每个类别来说，可以只有几个样本，那么用分类算法去做的话，由于每个类别的样本太少，我们根本训练不出什么好的结果，所以只能去找个新的方法来对这种数据集进行训练，从而提出了siamese网络。siamese网络从数据中去学习一个相似性度量，用这个学习出来的度量去比较和匹配新的未知类别的样本。这个方法能被应用于那些类别数多或者整个训练样本无法用于之前方法训练的分类问题。 Siamese网络是一种相似性度量方法，当类别数多，但每个
