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通过MNIST数据训练Siamese对比损失
1 距离和度量学习
如何让一个算法更好的学习到一种度量。K近邻、K-means，SVM，相似比对，搜索相关算法，非常依赖距离度量，来对数据执行分类、聚类、搜索。
欧式、马氏（经过PCA降维A^T后的欧式度量）
欧式、余弦
归一化的余弦距离，归一化后向量相减就是近似夹角弧度
2 非线性度量学习 和 Siamese网络
3 实验MNIST 训练SIamese
1 数据集MNIST生成图片. 两个相同但是顺序不同的MNIST，正例对1，负例对0
生成MINIST数据脚本
2 Caffe参数共享基础网络LeNet5
3 结果可视化
4 用t-SNE可视化高维特征
python、sklearn。可视化FC倒数第二层