問題 No.1072
2つの入力データの類似度や同一性を判定するために用いられるSiamese Networkに関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
入力画像の一部分をランダムに消去した上で残りの部分から全体を復元するように自己監督学習を行う。
画像の一部を隠して全体を復元させる手法は、自己監督学習の一種ですが、Siamese Networkではなく、Masked Image Modeling等の別のアプローチを指します。
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【その他の選択肢の解説】
重みを共有した2つの同一構造のサブネットワークにそれぞれの入力を与えて特徴量を抽出する。
Siamese Networkでは、2つの入力に対して同じルール（重み）を持つコピーされた脳（サブネットワーク）を使い、それぞれを分析して特徴を取り出します。
抽出された2つの特徴量ベクトルの間の距離を計算し、それらが同じクラスか異なるクラスかを判定する。
取り出された2つの特徴を比較し、どれくらい似ているか（距離）を測ることで、それらが同じものか、別のものかを判定します。
顔認証や署名の照合など、データ数が非常に少ない状態からの分類によく使われる。
Siamese Networkは、大量のデータがなくても、似ているかどうかを判断する能力に長けているため、本人確認（顔認証）などでよく使われます。