TripletLoss

最新推荐文章于 2025-07-06 15:23:16 发布
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TripletLoss是一种用于训练差异性较小样本的损失函数，尤其适用于人脸识别。它通过优化使得相同类别样本间的距离小于不同类别样本间的距离，形成有效的特征表示。公式描述了最大化正样本与锚点的距离减去负样本与锚点的距离加margin的值，当该值大于0时计算误差。在实际应用中，包括easy、hard和semi-hard triplets的选取对训练效果至关重要。

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TripletLoss

什麼是TripletLoss？

TripletLoss 最初是在《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering》這篇論文中所提出的

可以学到较好的人脸的特征值（embedding）

和SoftMax相比TripletLoss 更适合训练差异性较小的样本（比如判断人脸相似度）

TripletLoss是如何实现的呢？

  • 首先，我们从训练数据中随机选择一个样本，我们暂且称这个样本是Anchor(锚)(x_a)
  • 第二步，我们再从数据集中选择一个与Anchor同属于同一个类别的样本，称这个样本为：Positive（x_p）
  • 第三步，我们再从数据集中选择一个与Anchor不同属于一个类别的样本，称这个样本为：Negative（x_n）
  • 第四步，我们将这三个元素构成一个三元组（triplet）：<Anchor, Positive, Negative>
  • 第五步，我们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，来实现样本的相似性计算
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【AI知识点】三元组损失（Triplet Loss）
AI完全体
10-03 3945
三元组损失是一种有效的损失函数，用于模型在向量空间中学习区分相似和不相似样本的能力。通过最小化正样本与锚点样本的距离，最大化负样本与锚点样本的距离，三元组损失能够很好地应用于图像检索、人脸识别、文本匹配等任务。虽然三元组损失能够有效地帮助模型学习，但其在样本选择和计算开销方面也有一定的挑战。
人工智能深度学习系列—深度学习中的相似性追求：Triplet Loss 全解析
u013889591的专栏
08-03 1100
在机器学习和模式识别领域，相似性度量是核心问题之一。Triplet Loss，作为一种特殊的损失函数，被设计用来学习数据的相对距离，从而使得相似样本更接近，不同样本更疏远。本文将详细介绍Triplet Loss的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。Triplet Loss最早由Schroff等人在2015年提出，用于改进深度学习中的度量学习任务。它通过。
三元组损失（Triplet loss）
csdn_xmj的博客
05-27 2万+
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 在人脸识别中，我们希望学习“输入两张人脸图片，然后输出相似度”的函数d，然后Siamese 网络（Siamese network）实现了这个功能。这篇文章将探讨如何定义实际的目标函数（define an objective function），能够让神经网络学习并训练Siamese网络架构呢？ 要想通过学习神经网络的参数来得到优质的人脸图片编码，方法之一就是定义三元组损失函数（triplet loss function），然后应用梯度下降（gradient de
PyTorch实现三元组损失Triplet Loss
qq_36892712的博客
05-17 1207
三元组损失（Triplet Loss）是深度学习中用于学习特征表示的重要损失函数，最初在FaceNet论文中提出，后被广泛应用于人脸识别、行人重识别（ReID）等任务。其核心思想是通过锚点样本（Anchor）、**正样本（Positive）和负样本（Negative）**的三元组，让同类样本的特征距离更近，不同类样本的特征距离更远。margin：间隔参数，控制正负样本对之间的最小距离：PyTorch内置的排序损失函数。
Triplet Loss(三元组loss)(三元组样本对的ranking loss)(nn.TripletMarginLoss)
hxxjxw的博客
01-26 9111
Triplet Loss是深度学习中的一种损失函数，用于训练差异性较小的样本，如人脸等， 输入数据是一个三元组，包括锚（Anchor）例、正（Positive）例、负（Negative）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，实现样本的相似性计算 为什么要设置margin？ 避免模型走捷径，将negative和positive的embedding训练成很相近，因为如果没margin，triplets loss公式就变成了L=max(d(a,p)-d(a,n), ...
Triplet Loss三元组损失函数
qq_42178122的博客
12-20 8115
定义了一个名为triplet_loss的函数，输入参数为embedding（嵌入特征）、targets（目标标签）、margin（用于增加正负样本之间间距的值）、norm_feat（决定是否对特征进行归一化）以及hard_mining（决定是否启动困难样本挖掘）。
Triplet loss
chinabing的专栏
09-28 758
一种Hard sample mining方案，目标函数如下 最小化 |anchor-positive| - |anchor - negative| + alpha 选定anchor和positive后，negative的选取方式有以下五种： (0)  在环形区域，跟anchor距离最近的点 (1)  在小圆内，跟anchor距离最近或者跟positive距离最近（两个配置项） (...
triplet loss
最新发布
mayaohao的博客
07-06 281
就像我们认识世界时，也常通过 “比较” 来理解事物的异同，比如 “苹果和梨都是水果（同类），但苹果和胡萝卜不是（异类）”。Triplet Loss 的目标是让模型明白： “小明（A）和穿蓝衣服的小明（P）虽然外观不同，但本质是同一个人，所以他们的‘特征’应该更像；Triplet Loss（三元组损失）是深度学习里一种用来让模型 “学会区分相似和不同事物” 的方法，用大白话来讲，就像教小孩认东西时的逻辑 —— 让他知道 “谁和谁是一类，谁和谁不一样”。
Triplet Loss 损失函数应用实战-完整代码+数据
06-20
**Triplet Loss 损失函数详解** Triplet Loss 是深度学习中用于度量和学习相似性的一种损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现突出。它通过构建三元组来优化模型，使同一类别的样本尽可能接近，而不同类别...
triplet-loss-gluon:MXNet Gluon 中 Triplet Loss 算法
05-18
MXNet / Gluon 中 Triplet Loss 算法 Triplet Loss，即三元组损失，用于训练差异性较小的数据集，数据集中标签较多，标签的样本较少。输入数据包括锚（Anchor）示例:anchor:、正（Positive）示例和负（Negative）...
triplet loss caffe
02-21
caffe实现triplet loss，博客说明：http://blog.youkuaiyun.com/gu_gu_/article/details/56282299
Pytorch-Triplet_loss:用Pytorch实现三重损失
05-16
派托克三重损失 用Pytorch实现三重损失
triplet loss 原理以及梯度推导
热门推荐
tangwei2014的专栏
07-07 7万+
【理解triplet】 【理解triplet loss】 【triplet loss 梯度推导】 【算法实现的小提示】
三元损失（Triplet Loss）详解
超大青花鱼的博客
10-19 1969
三元损失（Triplet Loss）是一种广泛应用于度量学习（Metric Learning）中的损失函数，尤其在人脸识别、图像检索等任务中表现优异。三元损失的基本思想是通过定义一个锚点样本（Anchor）、一个正样本（Positive）和一个负样本（Negative）来引导神经网络学习，使得在特征空间中锚点样本与正样本的距离小于锚点样本与负样本的距离。
三元组损失Triplet loss 详解
deephub
08-19 4991
本文介绍了三元组损失,这是一种用于训练深度神经网络的技术,主要应用于图像识别任务。三元组损失通过学习高维嵌入空间中的相似度度量,使相似图像的表示彼此接近,不相似图像的表示相距较远。三元组损失的核心概念是使用由锚点、正样本和负样本组成的三元组进行训练。网络学习将锚点与正样本的距离最小化,同时最大化与负样本的距离。而批量三元组损失,这是一种在单个批次中处理多个三元组的变体,提高了计算效率。作者：Jyoti Dabass, Ph.D。
Triplet Loss
booyoungxu的专栏
11-10 401
对于训练数据中的一个随机样本 anchor，选择与anchor为同一类的样本记为positive，选择与anchor不为同一类的样本记为negative，这３个样本构成一个Triplet(anchor, positive, negative) 对Triplet中的每一个元素进行训练得到的特征表示分别为f(xai),f(xpi),f(xni)f(x_i^a),f(x_i^p),f(x_i^n) ，T
三元组损失tripletloss
mos1896的博客
11-02 1万+
先验知识 题外话（来自网络）： （最近，learning to rank 的思想逐渐被应用到很多领域，比如google用来做人脸识别（faceNet），微软Jingdong Wang 用来做 person-reid 等等。learning to rank中其中重要的一个步骤就是找到一个好的similarity function，而triplet loss是用的非常广泛的一种。） 对于输入x，经过网络A后得到f(x) 相当于从特征x映射到特征空间R1 在R1中，我们可以比较两个特征向量f(x1)和f(x2)之
Triplet Loss及其梯度
jcjx0315的博客
08-14 1万+
Triplet Loss及其梯度  Triplet Loss简介 我这里将Triplet Loss翻译为三元组损失，其中的三元也就是如下图的Anchor、Negative、Positive，如下图所示通过Triplet Loss的学习后使得Positive元和Anchor元之间的距离最小，而和Negative之间距离最大。其中Anchor为训练数据集中随机选取的一个样本，Positive
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