Triplet Loss 💡 TripletLoss案例 【对比学习】| Triplet loss MXNet/Gluon 中 Triplet Loss 算法 1.什么是triplet loss 损失函数？ triplet loss 是深度学习的一种损失函数，主要是用于训练差异性小的样本，比如人脸，细粒度分类等；其次在训练目标是得到样本的embedding任务中，triplet loss 也经常使用，比如文本、图片的embedding。本文主要讨论，对于训练样本差异小的问题。 2.tripletloss原理 损失函数公式： 。输入是一个三元组，包括锚（Anchor）示例、正（Positive）示例、负（Negative）示例，通过优化锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本之间的相似性计算。a：anchor，锚示例；p：positive，与a是同一类别的样本；n：negative，与a是不同类别的样本；margin是一个大于0的常数。最终的优化目标是拉近a和p的距离，拉远a和n的距离。其中样本可以分为三类： **easy triplets：**即 ，这种情况不需要 ...