매치 되 는 아이템 을 인식 하 도록 신경망 을 학습 시키 려면 대 규모 데이터 세트 와 긴 학습 시간 이 필요 하 다 . 반대 로 , 동일 한 객체 의 트리플 릿 대신 에 유사 한 객체 의 트리플 릿 으로 신경망 을 학습 시키 는 것 은 , 데이터 세트 의 크기 와 콘텐츠 에 대한 제약 을 완화 시킴 으로써 , 학습 을 더 수월 하 게 만든 다 . 또한 , 유사 도 "" 라는 개념 은 거의 임의 적 일 수 있 으며 ", 시각 적 으로 유사 하 지 않 은 객체 를 연관짓 도록 신경망 을 학습 시키 는 것 을 가능 하 게 한다 . 예 를 들 어 , 신경망 은 , 동일 한 객체 에 대한 학습 으로 는 불 가능 한 것 인 , 정장 에 넥타이 를 연관짓 도록 학습 될 수 있 다 . 그리고 , 신경망 은 유사 한 아이템 을 인식 하 도록 학습 되 기 때문 에 , 생소 한 아이템 이 학습 데이터 와 충분히 유사 할 경우 에 는 생소 한 아이템 을 인식 할 수 도 있 다 . 이 는 , 동일 한 아이템 만 인식 할 수 있 는 다른 신경망 , 및 충분 한 데이터 가 있 는 아이템 만 인식 할 수 있 는 협업 필터링 시스템 에 비해 기술 적 인 향상 이 다 .