在** dynamic graph attention for referring expression comprehension 中 matching部分用的loss是triple loss，那麼到底這個triple loss代表什麼含義呢？
這篇triple loss方法是引用 facenet: a unified embedding for face recognition and clustering **中的方法。而這篇文章中他們提出了乙個方法系統叫作facenet，它直接學習影象到歐式空間上點的對映，其中呢，兩張影象所對應的特徵的歐式空間上的點的距離直接對應著兩個影象是否相似。意思就是說通過學習，使得類間的距離要大於類內的距離。
舉個例子：
可以通過閾值1.1來區分人臉是不是屬於同樣乙個人。
訓練的目的是將anchor與positive 差距變小，和negative距離拉大，也就是達到類內距離小於類間的距離，用公式來表示就是：
轉換一下，它的損失函式就變為上式所示：即最小化 （類內距離-類間距離+邊際）
但是這樣子處理資料的非常大，比如有n個人，每個人有m個，那麼比較計算次數：t=mn(m-1)*n, o(t)大約為n^2, 所以選取部分進行訓練比較重要，重點是如何選取類內距離和類間的距離，給定一張人臉，我們要挑選其中的一張hard positive：即另外m-1 張影象中，跟它最不相似的。
同時選擇一張hard negative：即在n(m-1)影象中，跟它最為相似的。
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