顔画像で試す画像特徴ベクトルの足し算引き算 - Qiita# FEAR（怖れ）、HAPPY(喜び）、SUPRISE（驚き） # ANGRY（怒り）、NEUTRAL（無表情）、DISGUST（嫌悪）、SADNESS（悲しみ） ['FE', 'HA', 'SU', 'AN', 'NE', 'DI', 'SA'] (KRさん, 怖)、(KRさん、怒）、(KRさん、喜)、（NMさん、怖）、(NMさん、怒）...という特徴ベクトルから、特徴変換の演算によって KRさんの特徴ベクトル、NMさんの特徴ベクトル、"怖れ"の特徴ベクトル、"怒り"の特徴ベクトルを取り出すのが目標 損失関数 今回は、TripletLossを利用して、 明示的に同一人物・同表情は近く、別人物・別表情は遠くにする学習を行う -> 画像データが多くあれば、暗黙的にも学習が可能？ Deep Metric Learning の定番⁈ Triplet Lossを徹底解説（解説記事） class
