deep-learning - 连体网络评估不比较图像，而是比较嵌入向量

Question

我有一个关于在连体网络上测试图像对的问题。我想训练一个连体网络，以便我可以将嵌入向量存储在内存中，这样我就不必与数据集中的所有图像进行比较，如果数据集很大，这需要时间。是否有可能做到这一点？如果是，如何。

如果有人知道这种方法的明确解释/实现，请分享描述与我的要求类似的工作的链接或已发表的论文。