这篇教程CPPN/孪生网络（Siamese）写得很实用，希望能帮到您。
https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/10113386.html
目录：
一、CPPN
二、孪生网络Siamese
三、改进的孪生网络
四、Triplet Network
一、CPPN（Compositional Pattern Producing Network)复合模式生成网络
CPPN是一种基于遗传算法演化神经网络结构的生成式模型。
1、前言：
一个圆的图像可以用函数表示：（x-x0)2+(y-y0)2 = 1
故图像可以表示为函数。而另一方面，神经网络可以逼近任何函数。因此，图像可以表示为神经网络。
2、CPPN结构
以上图中，网络输入是像素的坐标值（x,y），r为(x,y)到原点的距离，即根号（x2+y2)。z是一个随机的向量。输入为是三个标量和一个向量。
网络中的参数随机取值。
网络输出是一个像素的RGB值
把【0，0】-【100，100】坐标逐个输入，将输出的RGB值组成完整图像，将会是什么样子？
二、孪生网络（Siamese）【2-branches networks】
孪生网络（Siamese network）是一种网络结构，通过一个NN将样本的维度降低到某个较低的维度。
在低维空间，任意两个样本：
- 如果它们是相同类别，空间距离尽量接近0
- 如果它们是不同类别，空间距离大于某个间隔
1、孪生网络结构：
Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。
  
目的：比较两幅图片是否相似，或者说相似度是多少【匹配度】
输入：两幅图片
输出：一个相似度数值
Network1和Network2两个神经网络的权重一样，甚至可以两者是同一个网络，不用实现另外一个，因为权值都一样。对于siamese network，两边可以是lstm或者cnn，都可以。
2、伪孪生神经网络：
如果左右两边不共享权值，而是两个不同的神经网络，则模型叫pseudo-siamese network，伪孪生神经网络，如下图所示。对于pseudo-siamese network，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），也可以是相同类型的神经网络。
3、孪生神经网络的用途：衡量两个输入的相似程度。
孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算，评价两个输入的相似度。
用途：
4、孪生神经网络和伪孪生神经网络分别适用于什么场景呢？
先上结论：孪生神经网络用于处理两个输入"比较类似"的情况。伪孪生神经网络适用于处理两个输入"有一定差别"的情况。比如，我们要计算两个句子或者词汇的语义相似度，使用siamese network比较适合；如果验证标题与正文的描述是否一致（标题和正文长度差别很大），或者文字是否描述了一幅图片（一个是图片，一个是文字），就应该使用pseudo-siamese network。也就是说，要根据具体的应用，判断应该使用哪一种结构，哪一种Loss。
5、Siamese network 的损失函数：
Softmax当然是一种好的选择，但不一定是最优选择，即使是在分类问题中。【分类问题用交叉熵】
传统的siamese network使用Contrastive Loss【对比损失函数】。
对比损失函数如下：
- 其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离。Dw欧式距离公式如下：
- 其中Gw是其中一个姐妹网络的输出。X1和X2是输入数据对。
- Y值为1或0。如果模型预测输入是相似的，那么Y的值为0，否则Y为1。
- max（）是表示0和m-Dw之间较大值的函数。
- m是大于0的边际价值（margin value）。有一个边际价值表示超出该边际价值的不同对不会造成损失。这是有道理的，因为你只希望基于实际不相似对来优化网络，但网络认为是相当相似的。
【损失函数还有更多的选择，siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。左右两个神经网络分别将输入转换成一个"向量"，在新的空间中，通过判断cosine距离就能得到相似度了。Cosine是一个选择，exp function也是一种选择，欧式距离什么的都可以，训练的目标是让两个相似的输入距离尽可能的小，两个不同类别的输入距离尽可能的大。其他的距离度量没有太多经验，这里简单说一下cosine和exp在NLP中的区别。
根据实验分析，cosine更适用于词汇级别的语义相似度度量，而exp更适用于句子级别、段落级别的文本相似性度量。其中的原因可能是cosine仅仅计算两个向量的夹角，exp还能够保存两个向量的长度信息，而句子蕴含更多的信息（当然，没有做实验验证这个事情）。】
三、改进的Siamese网络（2-channel networks)：
Siamese 网络(2-branches networks)的大体思路：
1. 让patch1、patch2分别经过网络，进行提取特征向量(Siamese 对于两张图片patch1、patch2的特征提取过程是相互独立的)
2. 然后在最后一层对两个两个特征向量做一个相似度损失函数，进行网络训练。
paper所提出的算法(2-channel networks) 的大体思路：
1. 把patch1、patch2合在一起，把这两张图片，看成是一张双通道的图像。也就是把两个(1，64，64)单通道的数据，放在一起，成为了(2，64，64)的双通道矩阵，
2. 然后把这个矩阵数据作为网络的输入，这就是所谓的：2-channel。
这样，跳过了分支的显式的特征提取过程，而是直接学习相似度评价函数。最后一层直接是全连接层，输出神经元个数直接为1，直接表示两张图片的相似度。当然CNN，如果输入的是双通道图片，也就是相当于网络的输入的是2个feature map，经过第一层的卷积后网，两张图片的像素就进行了相关的加权组合并映射，这也就是说，用2-channel的方法，经过了第一次的卷积后，两张输入图片就不分你我了。而Siamese网络是到了最后全连接的时候，两张图片的相关神经元才联系在一起。
四、Triplet Network
Siamese network是双胞胎连体，Triplet network是三胞胎连体
论文是《Deep metric learning using Triplet network》，输入是三个，一个正例+两个负例，或者一个负例+两个正例，训练的目标是让相同类别间的距离尽可能的小，让不同类别间的距离尽可能的大。Triplet在cifar, mnist的数据集上，效果都是很不错的，超过了siamese network。
输入：x-与x是负样本，x+与x是相似正样本。
 
吴恩达老师视频中的三重损失函数：
代价函数是训练集的所有个体的三重损失的和：
三重损失函数：
解释：
这里的最大化处理意味着只要 d(A, P)—d(A, N)+ α小于等于 0，那么 loss L(A, P, N) 就会是 0，但是一旦它大于 0，那么损失值就是正的，这个函数就会将它最小化成 0 或者小于 0。
这里的问题是，模型可能学习给不同的图片做出相同的编码，这意味着距离会成为 0，不幸的是，这仍然满足三重损失函数。因为这个原因，我们加入了边际α（一个超参数）来避免这种情况的发生。让 d(A,P) 与 d(N,P) 之间总存在一个差距。
为了比较图片 x(1) 和 x(2)，我们计算了编码结果 f(x1) 和 f(x2) 之间的距离。如果它比某个阈值（一个超参数）小，则意味着两张图片是同一个人，否则，两张图片中不是同一个人。
 上式是 x1 和 x2 的编码之间的距离。
这适用于任何两张图片。【存在正负样本】
那么，为了得到对输入图片的良好编码，我们如何学习相应的参数呢？梯度下降
应用：
- Image ranking
- face verification
- metric learning
参考：
https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/78404761
https://blog.csdn.net/Suan2014/article/details/80599595
pytorch人脸识别：http://www.techweb.com.cn/news/2017-07-21/2561327.shtml
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