【深度学习常见问题——损失函数（度量学习）】

Triplet Loss

1. 应用范围
   Triplet Loss主要应用与那些没有固定类别数，但是想区分不同类别的任务（比如人脸识别）。另外也可以用在一些无监督学习的任务上。
2. 目标
   Triplet loss的目标是拉近anchor和正例的距离，拉远anchor和负例的距离。其公式为：
   $L=max(d(a,p)-d(a,n)+margin,0)$
   
3. 情况分类
   根据构成三元组的positive, negetive和anchor之间的距离关系不同，使网络能学习的难易程度也不同，基本可以分成3类情况:

• Easy Triplets
  
  这种情况下Negative与anchor的距离很远，$d(a,n)>d(a,p)+margin$，这种情况下不需要优化。取值范围：$Los{s}_{triplet}=0$

• Hard Triplets
  
  此情况下Nagetive与anchor的距离比Positive还近，即$d(a,p)>d(a,n)$，所以此时损失计算会很大，需要优化，取值范围$Los{s}_{triplet}\in [margin,+\infty )$

• Semi-Hard Triplets
  
  此情况下虽然Negative和Anchor的距离比Positive远，但是距离之差小于$margin$，即$d(a,p)<d(a,n)<d(a,p)+margin$，所以Positive和Negative的距离还是比较相近的，区分度较差，仍然需要优化，取值范围$Loss\in (0,margin]$

4. 设置Margin的意义
   设置Margin的目的是为了避免让模型走捷径，如果没有margin，模型只需要让Positive的距离小于Negative的距离即可，二者可能非常相近，这样的结果仍然无法区分正负例