深度學習入門----triplet loss
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簡寫為L=max（0，Δ+D(s,+)-D(s,-) ）
要最小化L，min（L）=0。也就是要
1. min( Δ+D(s,+)-D(s,-) )
2. Δ+D(s,+)-D(s,-)>=0.
即Δ+D(s,+)-D(s,-)=0.
在這種情況下s到負樣本的距離比到正樣本的距離大Δ（Δ為手工定義的閾值）
這裡為什麼要加2.的限制呢？
主要有三個原因：
1.便於對網路的人為干預，如果不加限制，點到正負樣本距離差最小值是正負樣本之間的距離，相當於固定Δ，人為設定Δ，可以控制擬合程度。
2.防止過擬合，對於一些樣本，Δ過大反而有過擬合風險，因此去掉大於0限制更容易過擬合。
3.便於訓練，網路梯度下降越訓練收斂的越慢，在滿足要求的情況下取一個小的Δ（去掉大於0限制相當於取Δ最大值）使網路快速達到要求。
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