这篇博客详细介绍了triplet损失函数的原理、应用场景及其与二元交叉熵损失的对比。内容包括triplet loss的定义、特点、优缺点，以及在度量学习、人脸识别和检索任务中的应用。此外，还讨论了triplet loss的实现策略，如离线和在线挖掘，并提供了Python代码实现。最后，文章提到了triplet loss与其他损失函数的比较，如ranking loss、margin loss，以及在深度学习框架中的实现。
目录
Offline and online triplet mining
Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss多损失函数对比
前言
ranking loss在很多不同的领域，任务和神经网络结构（比如siamese net或者Triplet net）中被广泛地应用。其广泛应用但缺乏对其命名标准化导致了其拥有很多其他别名，比如对比损失Contrastive loss，边缘损失Margin loss，铰链损失hinge loss和我们常见的三元组损失Triplet loss等。
几个高频面试题目
triplet loss 与二元交叉熵损失各自的优劣是什么
这两个loss的应用场景一般不同，分类任务的话使用cross-entropy loss，但在metric learning相关任务中(例如人脸识别、ReID这种，输入一张人脸/整个人的图像，要求在数据集中寻找同一个人的图像的任务，也可以称为检索任务)，一般是使用triplet loss
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