原论文：DEEP METRIC LEARNING USING TRIPLET NETWORK

Triplet Network

1、四个问题

要解决什么问题？

• 实质上，Triplet Network是Siamese Network的一种延伸，要解决的问题与Siamese Network的基本一致。
• 与Siamese Network一样，适用于解决样本类别很多（或不确定），然而训练数据集的样本数又很少的情况（如人脸识别、人脸验证）。

用了什么办法解决？

• 思路：将图像映射到某个特征空间中，其中两幅图像输入CNN得到的特征向量之间的欧式距离即为相似度。
• 与Siamese Network不同的是，Triplet Network采用三个样本为一组：一个参考样本，一个同类样本，一个异类样本。
• 在contrastive loss的基础之上构建了一个新的loss函数，就是保持类内和类间距离有一个距离限制（margin）。

效果如何？

• 论文比较老了，是15年的，早就不是state-of-the-art的了。
• 在论文中给出的实验结果中，采用相似的CNN结构，使用triplet network的效果比siamese network好一些。

还存在什么问题？

• triplet network的训练是通过样本间的对比（类内/类间），而不是以往的通过标签（label）训练，前者相比于后者不一定能取得更好地效果。

2、论文概述

2.1、网络结构

• Tripelet Network由3个相同的前馈神经网络（彼此共享参数）组成。
• 每次输入三个样本，网络会输出两个值：候选样本与同类样本，候选样本与异类样本，在embedding层的特征向量的L2距离。
• 假设输入为：$x$，候选样本；$x^{-}$，异类样本；$x^{+}$，同类样本。
• 一句话概括就是，这个网络对$x^{-}$和$x^{+}$相对于$x$的距离进行了编码。

2.2、训练

• $d_{+}$和$d_{-}$分别是正样本对和负样本对在embedding层特征向量的欧氏距离。为了方便使用概率表示，又将其输入softmax函数，计算公式如上图。
• 目标是最小化$d_{+}$，最大化$d_{-}$，所以等价于令$Loss(d_{+},d-)\to 0$。

《新程序员》：云原生和全面数字化实践50位技术专家共同创作，文字、视频、音频交互阅读

总结

以上是生活随笔为你收集整理的论文笔记：Triplet Network的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。