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💡 시작하며딥러닝 분야에서 중요한 개념 중 하나는 '메트릭 학습 (Metric Learning)'이다. 메트릭 학습은 딥 네트워크를 사용하여 데이터 포인트 간의 유사성을 학습하는 기술을 의미한다. 이는 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 형태의 데이터에서 의미 있는 특징을 추출하고, 이러한 특징들을 기반으로 데이터 간의 거리를 정의하는 데 활용된다. 이 글에서는 딥 네트워크에서의 메트릭 학습의 기본 개념, 목적, 방법, 그리고 실제 적용 사례를 자세히 알아보겠다.🎯 메트릭 학습의 목적 (Purpose of Metric Learning)메트릭 학습의 주요 목적은 주어진 데이터셋 내에서 데이터 포인트 간의 유사성을 정확하게 파악하는 것이다. 이를 통해 딥 네트워크는 다음과 같은 목표를 달성할 수 있다.유..

딥러닝 분야에서 유사성 학습은 두 객체 간의 유사도를 측정하는 중요한 문제입니다. Siamese Network (샴 쌍둥이 네트워크)는 이러한 문제 해결을 위해 설계된 특별한 신경망 구조입니다. 이 글에서는 Siamese Network가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어떤 응용 분야에 활용되는지 자세히 알아보겠습니다.🤝 Siamese Network란? (Siamese Network - 샴 네트워크)Siamese Network는 동일한 가중치를 공유하는 두 개의 동일한 신경망으로 구성됩니다. 각 네트워크는 입력 객체를 처리하고, 출력 임베딩(embedding)을 생성합니다. 두 임베딩 간의 거리를 계산하여 입력 객체 간의 유사도를 측정합니다. 이러한 구조는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터..