目的：

用Siamese Network (孪生网络) 解决Few-shot learning (小样本学习)。

Siamese Network并不是Meta Learning最好的方法，

但是通过学习Siamese Network，非常有助于理解其他Meta Learning算法。

这里介绍了两种方法：Siamese Network (孪生网络)、Trplet Loss

Siamese Network孪生网络

1、数据预处理

拿到一个样本量较大的训练集，对数据集进行正负样本分类。

正样本图片之间两两标一，负样本图片之间两两标0。

2、模型训练，提取特征

搭建一个卷积神经网络（CNN），用于提取特征。

CNN中有卷积层，池化层，和展平层。

输入是一张图片x，输出是提取的特征向量f(x)。

训练神经网络。

1. 将两张图片输入同一CNN网络
2. 第一张图片提取的向量为