注：
好文! 這讓我想到Social Network領域的SHINE模型，它可以判斷兩個人之間的關係是正面or負面; 它是利用三個不同的graph(情感網路、社交網路、個人屬性網路)，分別用AutoEncoder降維以後，將三者的Embedding取出來並融合，成為一個"融合向量"，並對兩個人的這條融合向量進行Cosine相似度量，在進行閾值判斷正面or負面。訓練時，是將AutoEncoder的還原Loss和最後的分類誤差疊加起來，共同訓練所有參數。
雖然那篇文章沒有提到孿生網路，但感覺是類似的想法，文章連結在此，有興趣的朋友可以參考參考:知乎 - 安全中心http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/1712.00732
正文：
6. Siamese network的用途有哪些？
这个可以说太多了，nlp&cv领域都有很多应用。
- 前面提到的词汇的语义相似度分析，QA中question和answer的匹配，签名/人脸验证。
- 手写体识别也可以用siamese network，网上已有github代码。
- 还有kaggle上Quora的question pair的比赛，即判断两个提问是不是同一问题，冠军队伍用的就是n多特征+Siamese network，知乎团队也可以拿这个模型去把玩一下。
- 在图像上，基于Siamese网络
的视觉跟踪算法也已经成为热点《Fully-convolutional siamese networks for object tracking》。