triplet-loss-gluon:MXNet Gluon 中 Triplet Loss 算法

MXNet / Gluon 中 Triplet Loss 算法 Triplet Loss，即三元组损失，用于训练差异性较小的数据集，数据集中标签较多，标签的样本较少。输入数据包括锚（Anchor）示例:anchor:、正（Positive）示例和负（Negative）示例，通过优化模型，使得锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。其中锚示例是样本集中随机选取的一个样本，正示例与锚示例属于同一类的样本，而负示例与锚示例属于不同类的样本。 在训练Triplet Loss模型时，只需要输入样本，不需要输入标签，这样避免标签过多、同标签样本过少的问题，模型只关心样本编码，不关心样本类别。Triplet Loss在相似性计算和检索中的效果较好，可以学习到样本与变换样本之间的关联，检索出与当前样本最相似的其他样本。 Triplet Loss通常应用于个体级别的细粒度识别，比如分类猫与狗