使用的损失函数是三元组损失函数。 让我部分解释一下。

符号

这$f^a_i$表示anchor输入图像。这$f^p_i$表示postive输入图像，对应于与图像相同的人anchor。这$f^n_i$对应于负样本，即与锚图像不同的人（输入图像）。

公式一步一步解释

第一部分，$||f^a_i - f^p_i||^2_2$基本上计算anchor图像输出特征和postive图像输出特征之间的距离，你希望距离尽可能小，因为输入是同一个人。对于第二部分，$||f^a_i - f^n_i||^2_2$，它计算图像的输出特征与anchor图像的距离negative。您希望距离尽可能大，因为他们不是同一个人。最后，$\alpha$term 是一个常数（超参数），它增加了损失以防止负损失。

怎么运行的

损失函数优化了anchor和负样本之间的最大距离以及正样本和anchor样本之间的最小距离。它巧妙地将这两个指标组合成一个损失函数。它可以在一个损失函数中同时针对这两种情况进行优化。如果没有负样本，模型将无法区分不同的人，反之亦然。

希望我能帮助你，祝你有美好的一天！