对比损失（Contrastive Loss）、三元损失（Triplet Loss）_对比损失和三元组损失哪个更好一点

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06-CVPR-Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping

Contrastive Loss Function

15-ICLR-DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK

TRIPLET NETWORK​

15-CVPR-FaceNet A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Triplet Loss

Triplet Selection

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06-CVPR-Dimensionality Reduction by Learning an Invariant Mapping

Contrastive Loss Function

低维映射：

共P对

Y = 0 if X1 and X2 are deemd similar, and Y = 1 if they are deemed dissimilar.

m定义了GW(x)的半径，当负样本在m内时才将其推开。
 

15-ICLR-DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK

TRIPLET NETWORK

相同深度网络作为嵌入函数，共享参数。

In order to output a comparison operator from the model, a SoftMax function is applied on both outputs - effectively creating a ratio measure.

为了从模型中输出比较运算符，应用softmax函数构建比率度量。为了方便使用概率表示，又将其输入softmax函数。

Similarly to traditional convolutional-networks, training is done by simple SGD on a negative-loglikelihood loss with regard to the 2-class problem.

SGD（随机梯度下降）对2分类问题的负对数似然（negative log likelihood）损失进行训练。

损失函数-负对数似然和交叉熵(Pytorch中的应用)_CityD的博客-CSDN博客_负对数似然损失函数

这里的负对数似然损失指的是什么？

?？

We later examined that better results are achieved when the loss function is replaced by a simple MSE on the soft-max result, compared to the (0,1) vector.

MSE（均方误差）指的是对一个batch里的求均值获得Loss？

 

本质上相当于一个常数乘以anchor与正样本之间距离的平方

代码：Lua https://github.com/eladhoffer/TripletNet

15-CVPR-FaceNet A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Triplet Loss

将图像x嵌入到d维超球面f(x)，L2归一化||f(x)||2=1

合页损失函数（hinge loss function）：max{0,正样本对间距离-负样本对间距离+α}

初始 正样本对间距离+α>负样本对间距离（即正负样本对之间距离不足α），优化网络直到 正样本对间距离-负样本对间距离+α=0停止优化（即正负样本对之间有距离α）

α避免把所有东西都学成0，0-0=0也符合。

torch.nn.functional.relu((anchor-positive).pow(2).sum()-(anchor-negative).pow(2).sum()+self.margin)

Triplet Selection

离线：每n步使用最近的网络，子集

在线三元组挖掘：mini-batch C（45）类每类挑K（2）个,共N（90）个，bs=90，bn=1800/90=20

• 计算embedding distance metric
• 将每个样本都当做一个anchor
• 对所有可能的正样本对随机选择semi-hard负样本对

避免f(x)=0 semi-hard负样本和anchor的距离应该比正样本和anchor的距离大。