triplet loss
Triplet Loss损失函数在mnist上做相似度计算
triplet loss的核心包括三个部分
- anchor/positive/negative
代表三个输入图,尺寸相同,训练的目标是令anchor和positive距离最小化,同时anchor和negative距离最大化。以FaceRec为例,anchor和positive一般来自同一个人,而negative属于不同的另一个人。 - shared models
通用的卷积模型,输入是单幅图像,输出是1维特征向量 - loss
Li=[(f(xia)−f(xip))2−(f(xia)−f(xin))2+α]L=∑iN[max(Li,0)] L_i = [ (f(x_i^a) - f(x_i^p))^2 - (f(x_i^a) - f(x_i^n))^2 + \alpha] \\\\ L = \sum_i^N [max( L_i, 0)] Li=[(f(xia)−f(x