Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Deep Learningを使った距離学習（Metric Learning）は、人物同定（Person Re-Identification）をはじめ、顔認識、細かい画像の分類、および画像検索など多くのコンピュータビジョンタスクにおいて広く利用されています。その中でも損失関数にTriplet Lossを用いたMetiric Learningは比較的ポピュラーなやり方で、関連論文もこれまでたくさん発表されています。本稿では、まず画像分類（Classification）タスクとMetric Learningの違いを考察し、次にTri

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metric learningで損失関数に使うtriplet lossについて

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