前言

Triplet loss最初是在 FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering 论文中提出的，可以学到较好的人脸的embedding
为什么不适用 softmax函数呢，softmax最终的类别数是确定的，而Triplet loss学到的是一个好的embedding，相似的图像在embedding空间里是相近的，可以判断是否是同一个人脸。

原理

输入是一个三元组 <a, p, n>
a： anchor
p： positive, 与 a 是同一类别的样本
n： negative, 与 a 是不同类别的样本

如图就是一个三元组
A和P之间的距离：
A和N之间的距离：

我们要做的是让A和P之间的距离远小于A和N之间的距离，即：

但是，我们发现，当所有图片向量都取0时，这个loss函数是永远成立的，所有我们引入一个超参数α，也称margin，经过左右变换后，最终的loss函数为：
即：最终的优化目标是拉近 a, p 的距离，拉远 a, n 的距离。

所有，我们必须保证在数据集中同一人的照片存在多张，才能训练以triplet作为损失函数的网络模型。那么如何选取合适的三元组呢？
显然，我们可以随机选取，但是这会让（A,P）和（A，N）之间的距离差很容易就变的很大。因为天然a, p的距离很近， a, n的距离远。
所以，我们在选取三元组时，要尽可能选取难区分的三元组：

总结

这些参数的训练往往需要大规模的规范数据集，所有自己从头实现是不现实也不可靠的，幸运的是，网上有著名企业和机构训练好的公开的网络模型。我们可以通过迁移学习下载别人训练好的参数做预训练模型。

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