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三元组损失是机器学习算法中的一种损失函数,该损失函数将锚点(anchor)样本与正(positive)样本和负(negative)样本进行比较。具体做法是,将锚点样本与正样本之间的距离最小化,将锚点样本与负样本之间的距离最大化。 [1] [2] 2003 年,早期的三元组损失公式(未使用锚点样本)由 M. Schultze 和 T. Joachims 依照相对比较法提出,将其用于度量学习。 [3]
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