Deep Learning/Basic

Triplet Loss

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1. 개념

  • 무작위 dataset을 뽑은 후, positive pair와 negative pair들과 비교
    • positive는 가까이, negative는 멀리 배치

 

2. 계산 방법

  • \( L(A, P, N)=\max(\Vert f(A)-f(P) \Vert^{2}-\Vert f(A)-f(N) \Vert^{2}+\alpha, 0) \)
    • \( A \)는 anchor input, \( P \)는 positive pair, \( N \)은 negative pair, \( f \)는 embedding, \( \alpha \)는 positive pair와 negative pair 사이의 margin

 

참고 링크

https://mic97.tistory.com/16

https://soobarkbar.tistory.com/43

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