Zero-Shot / One-shot / Few-Show / Low-Shot Learning
Siamese Neural Network是一种Metric Learning的方法，适用于类别数量特别多或者类别数量不确定的情况。当类别的样本数量过少时，传统方法难以学到较好的效果，故使用Siamese Neural Network去学习一个相似性度量，如欧氏距离、cosine距离等。训练时最小化来自相同类别的一对样本的损失，最大化来自不同类别的一对样本的损失。用这个度量去比较和匹配新的未知类别的样本。