Siamese Network：一種用於相似度比較的深度學習網路

一、Siamese Network是什麼

Siamese Network是一種深度學習網路，使用對稱結構來進行相似度比較和驗證。Siamese Network最初被用於人臉驗證和特定項目中的圖像識別，隨後被應用在文本、語音和其他領域中。Siamese Network的核心思想是使用兩個相同的神經網路，對兩個輸入進行處理，並匯總結果進行比較。該網路不需要標記數據，因此非常適合在訓練數據較少的情況下進行相似度比較。

二、Siamese Network的結構

Siamese Network的核心思想是使用兩個相同的神經網路，對輸入進行處理，然後比較結果。下面是一個簡單的Siamese Network模型：

class SiameseNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SiameseNetwork, self).__init__()
        
        self.cnn1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.LocalResponseNorm(5, alpha=0.0001, beta=0.75),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, stride=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.LocalResponseNorm(5, alpha=0.0001, beta=0.75),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, stride=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )

        self.fc1 = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.Sigmoid()
        )

        self.fc2 = nn.Sequential(
            nn.Linear(4096, 1024),
            nn.Sigmoid()
        )

        self.fc3 = nn.Linear(1024, 1)
        
    def forward_once(self, x):
        out = self.cnn1(x)
        out = out.view(out.size()[0], -1)
        out = self.fc1(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

    def forward(self, input1, input2):
        output1 = self.forward_once(input1)
        output2 = self.forward_once(input2)
        distance = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(output1 - output2, 2), 1))
        return self.fc3(distance)

在這個模型中，Siamese Network由三個主要組件組成：卷積神經網路、全連接層和距離度量層。網路採用兩個相同的卷積神經網路，每個神經網路包含卷積層和全連接層。這兩個網路處理兩個輸入，然後使用距離度量層比較兩個結果的相似度。為避免梯度消失問題，在全連接層中使用Sigmoid激活函數。

三、Siamese Network的應用

1. 相似度度量

Siamese Network被廣泛應用在相似度度量中，在OCR、特定領域的搜索場景中得到了成功的應用。以下是一個使用Siamese Network進行文本相似度比較的示例：

class TextSiamese(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout, use_gpu=False):
        super(TextSiamese, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.use_gpu = use_gpu
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout=dropout, bidirectional=True)
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, 1)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def init_hidden(self, batch_size):
        if self.use_gpu:
            h0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers * 2, batch_size, self.hidden_dim).cuda())
            c0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers * 2, batch_size, self.hidden_dim).cuda())
        else:
            h0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers * 2, batch_size, self.hidden_dim))
            c0 = Variable(torch.zeros(self.num_layers * 2, batch_size, self.hidden_dim))
        return (h0, c0)

    def forward_once(self, input, hidden):
        emb = self.dropout(self.embedding(input))
        out, hidden = self.lstm(emb, hidden)
        return out[:, -1, :]

    def forward(self, input1, input2):
        hidden1 = self.init_hidden(input1.size()[0])
        hidden2 = self.init_hidden(input2.size()[0])
        output1 = self.forward_once(input1, hidden1)
        output2 = self.forward_once(input2, hidden2)
        distance = torch.abs(output1 - output2)
        distance = self.fc1(distance)
        distance = self.dropout(distance)
        distance = self.fc2(distance)
        return distance

在此模型中，我們使用了一個雙向的LSTM網路作為文本的編碼器，並在全連接層中使用了Sigmoid激活函數來預測文本對之間的相似度。

2. 圖像檢索

Siamese Network也被廣泛應用於圖像檢索，其核心思想是使用CNN網路對圖像進行編碼，然後使用距離度量層比較兩張圖像的相似度。以下是一個示例代碼：

class ImageSiamese(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained_model):
        super(ImageSiamese, self).__init__()
        self.cnn = nn.Sequential(*list(pretrained_model.children())[:-1])
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(in_features=512, out_features=1024),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(in_features=1024, out_features=1)
        )

    def forward_once(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = x.view(x.size()[0], -1)
        x = self.fc(x)
        return x

    def forward(self, input1, input2):
        output1 = self.forward_once(input1)
        output2 = self.forward_once(input2)
        distance = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(output1 - output2, 2), 1))
        return distance

在圖像檢索中，我們使用了預訓練CNN網路對圖像進行編碼，並在全連接層中使用了ReLU激活函數和Dropout層來提高模型的泛化能力。與文本相似度比較類似，圖像相似度比較可以使用距離度量層進行計算。

3. 對話建模

Siamese Network也被廣泛應用於對話建模，其核心思想是使用LSTM網路對對話進行編碼，然後使用距離度量層比較兩個對話之間的相似度。以下是一個示例代碼：

class DialogSiamese(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout):
        super(DialogSiamese, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout=dropout, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(hidden_dim, 1)
        )
        
    def forward_once(self, input):
        emb = self.embedding(input)
        _, (h, c) = self.lstm(emb)
        h = torch.cat([h[0], h[1]], dim=1)
        c = torch.cat([c[0], c[1]], dim=1)
        out = torch.cat([h, c], dim=1)
        out = self.fc(out)
        return out

    def forward(self, input1, input2):
        output1 = self.forward_once(input1)
        output2 = self.forward_once(input2)
        distance = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(output1 - output2, 2), 1))
        return distance

在對話建模中，我們使用了一個雙向LSTM網路對對話進行編碼，並在全連接層中使用ReLU激活函數和Dropout層來增強模型的泛化能力。在前向計算中，使用距離度量層計算兩個對話之間的相似度。