人脸识别损失函数综述（附开源地址）

原文：人脸识别损失函数综述（附开源地址）

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常用的度量学习损失方法有对比损失（Contrastive loss）、三元组损失（Triplet loss）、四元组损失（Quadruplet loss）、难样本采样三元损失（Triplet hard loss with batch hard mining，TriHrad loss）、边界挖掘损失（Margin sample mining loss，MSML）。首先假如有两张输入图片I1和I2，通过网络的前馈我们可以得到它归一化后的特征向量f(I1)和f（I2），可定义这两张图片特征向量的欧式距离为：

Contrastive loss
对比损失用于训练孪生网络（Siamese network）,其结构如下图所示，孪生网络的输入为一对（两张）图片(Ia

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