【人脸识别】
1、Triplet loss（三元组损失），由Google研究团队在论文《FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition》所提出，常用于人脸识别任务。主要是为了非同类极相似样本的区分，例如同卵双胞胎的区分。Triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，Triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示，从而在上述两个任务中有出色的表现。
【基本思想】
对于设定的三元组(Anchor, Positive, Negative) （Anchor和Positive为同类的不同样本，Anchor与Negative为异类样本），Triplet loss试图学习到一个特征空间，使得在该空间中相同类别的基准样本（Anchor）与 正样本（Positive）距离更近，不同类别的 Anchor 与负样本（Negative）距离更远。
【优势】
基于Triplet loss的神经网络模型可以很好的对细节进行区分，Triplet loss通常能在训练中学习到更好的细微的特征feature，更特别的是Triplet loss能够根据模型训练的需要设定一定的阈值。
带Triplet loss的网络结构在进行训练的时候一般都会设置一个阈值margin，设计者可以通过改变margin的值来控制正负样本的距离。
【缺点】
三元组的选取导致数据的分布并不一定均匀，所以在模型训练过程表现很不稳定，而且收敛慢，需要根据结果不断调节参数，而且Triplet loss比分类损失更容易过拟合。
【理论】
Triplet loss 由一个三元组
Triplet loss的目的是，在一定的距离（margin）上，将positive pair和negative pair分开,通过优化保证嵌入空间（Embedding Space）中类别相同的样本点之间距离足够近，而类别不同的样本点间距离足够远，即基准样本与负样本的距离要远远大于基准样本与正样本间的距离。
则Triplet loss的思想用欧氏距离形式化表示为：
L=max{d(a,p)−d(a,n)+margin,0}
对于阈值margin的设置需要注意选择合适大小的值，理论上来说，较大的margin能够增强模型对不同类样本的区分度，但是如果在训练初期就将margin设置得比较大，则可能会增加模型训练的难度，进而出现网络不收敛的情况。在模型训练初期先使用一个较小的值对网络进行初始化训练，之后再根据测试的结果对margin的值进行适当的增大或缩小，这样可以在保证网络收敛的同时让模型也能拥有一个较好的性能。
在这里设样本为 x，f ( x ) 为映射函数，整个训练集的大小为N，则每个triplet的输入
【应用】
在图像任务中，Triplet loss经常用作样本点在欧氏空间上的距离向量表示，它可以极大地提升深度特征的判别能力。为了使训练更加迅速有效，需要注意设计好训练策略，只选择合适的triplet进行训练，因为一个数据集的triplet组合非常多，全部进行训练的话会大大降低效率。
基于我们对Triplet loss的定义，一般而言，会将triplet分为三类，如图所示：
1、easy triplets （简单三元组）: 指在未经过训练的情况下，Triplet loss值已经为0的三元组，此时网络不需要训练学习就满足损失函数的要求。简单的用欧式距离表示为：d ( a , n ) d(a, n)d(a,n)>d ( a , p ) d(a, p)d(a,p)+ margin；
2、semi-hard triplets（一般三元组）: 指负样本与基准样本间的距离大于正样本与基准样本间的距离，但Triplet loss值还没有达到0，此时网络通过恰当的学习可以不断降低损失值。用欧式距离表示为：d ( a , p ) d(a, p)d(a,p) 3、hard triplets（困难三元组）: 指负样本与基准样本间的距离小于正样本与基准样本间的距离，这是网络最难学习的样本组，此时的损失值会出现较大的震荡。用欧式距离表示为：d ( a , n ) d(a, n)d(a,n) 由于简单三元组的损失值为0，如果训练网络只能学习到简单的triplets，会导致网络的泛化能力受到限制，网络没有学习到任何特征，对训练任务并没有帮助。因此当一个训练批次中包含大量的easy triplets时，会导致训练网络的收敛速度大大降低。 而一般三元组非常适合网络的前期训练，能够帮助训练网络的收敛，并且同时可以得到大量比较有效的统计信息。 困难三元组则在网络训练后期起到很好的学习作用，能够帮助提升网络的性能。让网络学习一些很难的样本特征，可以大大提高训练网络的分类能力，尤其是对难以判断的样本的判别能力。 但Triplet loss有一个缺点是，有可能很多次模型从训练集中挑选的三张图片，恰好是比较简单的三元组，计算出的损失值会很不稳定，从而导致模型很难学习到图片的主要特征。因此我们在使用Triplet loss函数时，要注意选取的训练集不宜过大，还要设计好训练策略来选择恰当的triplet。 【三元组选取策略】 如何有效的进行困难样本挖掘（OHEM）成为了关键，困难样本应该包括同类（匹配样本）中距离较大的和非同类（非匹配样本）中距离较小的样本。 对于上述的公式，实际上并没有体现困难挖掘，所以随机选取的样本并不能保证是困难样本，恰恰相反，这样选取的三元组实际上大部分为简单样本。 并且在大量图片样本下使用triplet loss也并非容易，如何有效的在large-scale情况下高效优化？使用triplet会发现数据量激增，可组合的三元组变多，如果要遍历所有组合是不现实的，或者极其低效。 主要有两种方法，一是将triplet loss转为softmax loss（triplet net一文中，将triplet loss结合了softmax的输出与mse），另一种是batch OHNM。但是第二种挖掘样本的方法都是直接考虑在所有的样本空间来sample一个batch，如果这个batch中有不满足margin的就认为是困难样本。然而这样做并不能保证采样时正好选取了很多很相似的样本，而且（a,p,n）图像组一经选取就已经固定，不会再有其他的组合，所以效率较低。所以寻找相似的个体（类别）是提高triplet net的核心关键**。 对于含有10个个体（人）的人脸数据，难以区分的肯定是那些长的很像的个体（比如甲与乙为兄弟二人）。之前的困难挖掘是首先在这些打散的整体空间中随机设置（a,p,n）三元组然后成批去训练，分错的作为困难样本。这就使得你这些三元组都已经固定了，困难样本不一定是真的困难，除非运气好使得三元组中有很多甲、乙中的样本。所以一个想法是首先对于所有样本进行聚类，观察哪些样本比较接近，（甲和乙长得像肯定聚类结果很接近），那么我就在聚好类的子空间中选取(a,p)二元组组成batch，n在这个batch中来选取，那么这个负样本n就会是真正的困难样本。 ———————————————— 【参考文章链接】https://blog.csdn.net/zenglaoshi/article/details/106928204