Triplet Loss

Triplet Loss とは、基準となるデータ、それと同じ種類の正例、違う種類の負例という 3 つ組を使って学習する誤差関数です。

基準と正例の距離が、基準と負例の距離よりも一定以上小さくなるように学習します。2 つ組で扱う Contrastive loss より、関係を細かく指定できるのが特徴です。

顔認証システムなどで広く使われ、似たもの同士を近くに配置する特徴表現の学習に役立ちます。