在caffe的孿生神經網路（siamese network）中，其採用的損失函式是contrastive loss，這種損失函式可以有效的處理孿生神經網路中的paired data的關係。contrastive loss的表示式如下： l=
12n∑
n=1n
yd2+
(1−y
)max
(mar
gin−
d,0)
2其中d=
||an
−bn|
|2，代表兩個樣本特徵的歐氏距離，y為兩個樣本是否匹配的標籤，y=1代表兩個樣本相似或者匹配，y=0則代表不匹配，margin為設定的閾值。
觀察上述的contrastive loss的表示式可以發現，這種損失函式可以很好的表達成對樣本的匹配程度，也能夠很好用於訓練提取特徵的模型。當y=1（即樣本相似）時，損失函式只剩下∑yd
2，即原本相似的樣本，如果在特徵空間的歐式距離較大，則說明當前的模型不好，因此加大損失。而當y=0時（即樣本不相似）時，損失函式為∑(
1−y)
max(
marg
in−d
,0)2
，即當樣本不相似時，其特徵空間的歐式距離反而小的話，損失值會變大，這也正好符號我們的要求。
這張圖表示的就是損失函式值與樣本特徵的歐式距離之間的關係，其中紅色虛線表示的是相似樣本的損失值，藍色實線表示的不相似樣本的損失值。
Contrastive Loss 對比損失
在傳統的siamese network中一般使用contrastive loss作為損失函式，這種損失函式可以有效的處理孿生神經網路中的paired data的關係。siamese network 孿生神經網路 contrastive loss的表示式如下 tensorflow偽 def contr...
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