目的：

用Siamese Network (孿生網絡) 解決Few-shot learning (小樣本學習)。

Siamese Network并不是Meta Learning最好的方法，

但是通過學習Siamese Network，非常有助于理解其他Meta Learning算法。

這里介紹了兩種方法：Siamese Network (孿生網絡)、Trplet Loss

Siamese Network孿生網絡

1、數據預處理

拿到一個樣本量較大的訓練集，對數據集進行正負樣本分類。

正樣本圖片之間兩兩標一，負樣本圖片之間兩兩標0。

2、模型訓練，提取特征

搭建一個卷積神經網絡（CNN），用于提取特征。

CNN中有卷積層，池化層，和展平層。

輸入是一張圖片x，輸出是提取的特征向量f(x)。

訓練神經網絡。

1. 將兩張圖片輸入同一CNN網絡
2. 第一張圖片提取的向量為