도 3 은 유사 도 시스템 또는 추천 엔진 을 위한 신경망 을 학습 시키 기 위한 트리플 릿 생 성 방법 ( 300 ) 을 도시 한다 . 이 방법 ( 300 ) 에서 , 사용 자 는 검색 엔진 ( 예 : 구글 이미지 검색 ) 을 사용 하 여 이미지 데이터베이스 상 의 키워드 쿼리 ( 302 ) 를 실행 한다 . 키워드 쿼리 ( 302 ) 는 , 키워드 쿼리 ( 302 ) 와 관련 성 이 높 은 순서 로 이미지 들 의 세트 를 리턴 한다 . 도 3 에 나타난 예 에서 , " 키워드 쿼리 ( 302 ) 는 "" 줄무늬 드레스 "" 에 대한 것 이 고 ", 처음 6 개 의 결과 는 시각 적 으로 유사 한 줄무늬 드레스 의 상이 한 이미지 이 다 . 이 6 개 의 이미지 세트 내 의 임의 의 2 개 의 이미지 는 , 앵커 이미지 및 포지티브 이미지 를 포함 하 는 한 쌍 으로서 기능 할 수 있 다 . 구체 적 으로 , 이 단일 검색 쿼리 로부터 , 앵커 이미지 와 포지티브 이미지 의 가능 하 고 고유 한 21 쌍 이 있 다 . 이미지 는 인 스턴스 수준 또는 카테고리 수준 에서 라벨 링 되 지 않 았 음 을 유의 하 라 . 네거티브 이미지 는 이미지 데이터베이스 의 다른 이미지 들 ( 예 : 키워드 쿼리 ( 302 ) 에 응답 하 여 리턴 되 지 않 은 이미지 들 중 에서 ) 중 에서 무작위 로 선택 될 수 있 다 .