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  Triplet Loss 的想法就是找到一种方法,使得正例与靶标尽量近,使负例尽量离靶标远。

  其中:

  • $f(x) \in \mathbb{R}^{d}$ 是 FaceNet 里提出的 Embedding,即把一张图片表达到 $d$ 维的欧几里得空间。
  • $a$, $p$, $n$ 分别表示 anchor, positive 和 negative
  • $\mathscr{T}$ 是具有基数为 $N$ 的训练集中的三元组集合
  • $\alpha$ 是横亘在正对和负对之间强制的边界大小

  则对应的损失函数表示为:

  其中 $+$ 表示括号内的损失结果为负时,损失归零。

References

  1. Triplet Loss and Online Triplet Mining in TensorFlow
  2. TensorFlow Implementation