Сиамская нейросеть — один из простейших и наиболее популярных алгоритмов однократного обучения. Методики, при которой для каждого класса берётся лишь по одному учебному примеру. Таким образом, сиамская сеть обычно используется в приложениях, где в каждом классе есть не так много единиц данных.
Допустим, нам нужно сделать модель распознавания лиц для организации, в которой работает около 500 человек. Если делать такую модель с нуля на основе свёрточной нейросети (Convolutional Neural Network (CNN)), то для обучения модели и достижения хорошей точности распознавания нам понадобится много изображений каждого из этих 500 человек. Но очевидно, что такой датасет нам не собрать, поэтому не стоит делать модель на основе CNN или иного алгоритма глубокого обучения, если у нас нет достаточного количества данных. В подобных случаях можно воспользоваться сложным алгоритмом однократного обучения, наподобие сиамской сети, которая может обучаться на меньшем количестве данных.
