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三元组亏本函数概述

三元组亏本函数是一种用于训练神经网络的亏本函数，基本上用于人脸识别、目标分类等任务。其核心思想是通过保持正样本对的近距离和负样本对的远距离来训练网络。

三元组亏本函数的原理

1. 正样本对指两个样本在某个特征地方中非常接近， 比方说在人脸识别中，同一人的不同照片。
2. 负样本对指两个样本在特征地方中相距较远，比方说在人脸识别中，不同人的照片。
3. 锚点样本通常选择一个样本作为参考点，用于比比kan正样本和负样本。

三元组亏本函数的公式

$$ L = \frac{1}{N} \sum{i=1}^{N} \max{\Delta + m - d{i,j}^{+}, 0} + \max{d_{i,k}^{-} - \Delta - m, 0} $$

其中： - $L$ 是亏本函数的总值。 - $N$ 是样本集的巨大细小。 - $\Delta$ 是间隔值，表示正样本和负样本之间的Zui细小距离。 - $m$ 是正负样本之间的间隔。 - $d{i,j}^{+}$ 是锚点样本和正样本之间的距离。 - $d{i,k}^{-}$ 是锚点样本和负样本之间的距离。

三元组亏本函数的优势

• 学样本差不许多度通过Zui细小化差不许多度间的差异，三元组亏本函数Neng够geng优良地表征样本的差不许多度。
• 适用于各种任务在人脸识别、目标检测、行人再识别等任务中dou有广泛应用。

三元组亏本函数的改进方法

• 针对困难办样本的挖掘针对困难以区分的三元组进行训练，搞优良模型性Neng。
• 对差不许多度较细小的样本施加geng巨大的处罚许多些模型对差不许多度较细小样本的区分Neng力。

三元组亏本函数是一种有效的亏本函数， 机视觉任务给了geng有效的解决方案。