帮我查一下孪生网络的简要流程图

孪生网络（Siamese Network）是一种基于神经网络的模型，其主要用途是进行相似度比较。其简要流程图如下：

- 输入数据：包括待比较的两个数据集或两张图片。
- 特征提取：通过卷积神经网络（CNN）或其他方法，提取出输入数据的特征向量。
- 相似度计算：将两个特征向量进行相似度计算，得出它们的相似度。
- 输出结果：通过比较相似度的大小，得出两个输入数据的相似程度。

在孪生网络中，上述步骤都是对两个输入数据分别进行的，因此该网络被称为“孪生”网络。最终输出结果可以用于分类、聚类、回归等任务。