본 발명 의 기술 은 , 동일 한 객체 의 상이 한 이미지 에 대해 신경망 을 학습 시키 기 보 다는 , 유사 한 객체 의 이미지 에 대해 신경망 을 학습 시키 는 것 을 포함 한다 . 보다 구체 적 으로 , 신경망 은 , 아이템 의 앵커 이미지 , 동일 한 아이템 의 포지티브 이미지 , " 및 상이 한 아이템 의 네거티브 이미지 ( "" 동일 한 트리플 릿 "") 를 각각 포함 하 는 트리플 릿 대신 에 아이템 의 앵커 이미지 ", 유사 한 아이템 의 포지티브 이미지 , " 및 유사 하 지 않 은 아이템 의 네거티브 이미지 ( "" 유사 한 트리플 릿 "") 를 각각 포함 하 는 트리플 릿 을 사용 하 여 학습 된다 . 다시 말 해 "," 본 발명 의 기술 은 학습 세트 내 에서 포지티브 및 네거티브 의 "" 정확 성 ( exactness ) "" 에 대한 제약 을 완화 시킨다 . 이 는 훨씬 작 은 데이터 세트 로 신경망 을 학습 시키 는 것 을 가능 하 게 한다 . 이 는 아래 에서 더욱 상세히 설명 되 는 바 와 같이 ", 학습 된 신경망 을 사용 하 는 유사 도 순위 엔진 에 새로운 능력 을 부여 할 수 도 있 다 .