Contrastive Loss(Siamese Network)
Contrastive Loss (对比损失)
孪生神经网络（siamese network）中，其采用的损失函数是contrastive loss，这种损失函数可以有效的处理孪生神经网络中的paired data的关系。contrastive loss的表达式如下：
其中d=||an−bn||2，代表两个样本特征的欧氏距离，y为两个样本是否匹配的标签，y=1代表两个样本相似或者匹配，y=0则代表不匹配，margin为设定的阈值。
这种损失函数最初来源于Yann LeCun的《Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping》，主要是用在降维中，即本来相似的样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；而原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧不相似。
观察上述的contrastive loss的表达式可以发现，这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度，也能够很好用于训练提取特征的模型。当y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下∑yd2，即原本相似的样本，如果在特征空间的欧式距离较大，则损失函数（增函数）越大，则说明当前的模型不好。而当y=0时（即样本不相似）时，损失函数为∑(1−y)max(margin−d,0)2
（减函数），即当样本不相似时，其特征空间的欧式距离反而小的话，损失函数值会变大。
这张图表示的就是损失函数值与样本特征的欧式距离之间的关系，其中红色虚线表示的是相似样本的损失值（Y=1时），蓝色实线表示的不相似样本的损失值（Y=0时）。这里的m为阈值，要视具体问题而定，对于不同的目标m的值会有不同的大小。而事实表明Constractive Loss对于多分类的问题经常会在训练集上过拟合，显得比较乏力。针对该问题的改进方法有Triplet Loss、四元组损失(Quadruplet loss)、难样本采样三元组损失(Triplet loss with batch hard mining, TriHard loss)、边界挖掘损失(Margin sample mining loss, MSML)
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