Triplet Loss，即三元组损失，用于训练差异性较小的数据集，数据集中标签较多，标签的样本较少。输入数据包括锚（Anchor）示例⚓️、正（Positive）示例和负（Negative）示例，通过优化模型，使得锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。其中锚示例是样本集中随机选取的一个样本，正示例与锚示例属于同一类的样本，而负示例与锚示例属于不同类的样本。
在训练Triplet Loss模型时，只需要输入样本，不需要输入标签，这样避免标签过多、同标签样本过少的问题，模型只关心样本编码，不关心样本类别。Triplet Loss在相似性计算和检索中的效果较好，可以学习到样本与变换样本之间的关联，检索出与当前样本最相似的其他样本。
Triplet Loss通常应用于个体级别的细粒度识别，比如分类猫与狗等是大类别的识别，但是有些需求要精确至个体级别，比如识别不同种类不同配色的猫等，所以Triplet Loss最主要的应用也是在细粒度检索领域中。
Triplet Loss的对比：
如果把不同个体作为类别进行分类训练，Softmax维度可能远大于Feature维度，精度无法保证。Triplet Loss一般比分类能学习到更好的特征，在度量样本距离时，效果较好；Triplet Loss支持调整阈值Margin，控制正负样本的距离，当特征归一化之后，通过调节阈值提升置信度。Triplet Loss的公式：
∑in[ ‖ f(xai)−f(xpi) ‖22−‖ f(xai)−f(xni) ‖22+α ]+ ∑ i n [ ‖ f ( x i a ) − f ( x i p ) ‖ 2 2 − ‖ f ( x i a ) − f ( x i n ) ‖ 2 2 + α ] +
其他请参考Triplet Loss算法的论文。
本文使用MXNet/Gluon深度学习框架，数据集选用MNIST，实现Triplet Loss算法。
本文的源码：https://github.com/SpikeKing/triplet-loss-gluon
安装MXNet库：
pip install mxnet推荐豆瓣源下载，速度较快，-i https://pypi.douban.com/simple
MNIST就是著名的手写数字识别库，其中包含0至9等10个数字的手写体，图片大小为28*28的灰度图，目标是根据图片识别正确的数字。
使用MNIST类加载数据集，获取训练集mnist_train和测试集mnist_test的数据和标签。
mnist_train = MNIST(train=True) # 加载训练 tr_data = mnist_train._data.reshape((-1, 28 * 28)) # 数据 tr_label = mnist_train._label # 标签 mnist_test = MNIST(train=False) # 加载测试 te_data = mnist_test._data.reshape((-1, 28 * 28)) # 数据 te_label = mnist_test._label # 标签Triplet Loss训练的一个关键步骤就是准备训练数据。本例继承Dataset类创建Triplet的数据集类TripletDataset：
在构造器中： 传入原始数据rd、原始标签rl；_data和_label是标准的数据和标签变量；_transform是标准的转换变量；调用_get_data()，完成_data和_label的赋值；__getitem__是数据处理接口，根据索引idx返回数据，支持调用_transform执行数据转换；__len__是数据的总数；_get_data()是数据赋值的核心方法： 分离索引，获取标签相同数据的索引值Index列表digit_indices；创建三元组，即锚示例、正示例和负示例的索引组合矩阵；数据是三元组，标签是ones矩阵，因为标签在Triplet Loss中没有实际意义；具体实现：
class TripletDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, rd, rl, transform=None): self.__rd = rd # 原始数据 self.__rl = rl # 原始标签 self._data = None self._label = None self._transform = transform self._get_data() def __getitem__(self, idx): if self._transform is not None: return self._transform(self._data[idx], self._label[idx]) return self._data[idx], self._label[idx] def __len__(self): return len(self._label) def _get_data(self): label_list = np.unique(self.__rl) digit_indices = [np.where(self.__rl == i)[0] for i in label_list] tl_pairs = create_pairs(self.__rd, digit_indices, len(label_list)) self._data = tl_pairs self._label = mx.nd.ones(tl_pairs.shape[0])create_pairs()是创建三元组的核心逻辑：
确定不同标签的选择样本数，选择最少的标签样本数；将标签d的索引值随机洗牌（Shuffle），选择样本i和i+1作为锚和正示例;随机选择（Randrange）其他标签dn中的样本i作为负示例;循环全部标签和全部样本，生成含有锚、正、负示例的随机组合。这样所创建的组合矩阵，保证样本的分布均匀，既避免组合过大（对比于全排列），又引入足够的随机性（双重随机）。注意:由于滑动窗口为2，即i和i+1，则19个样本生成18个样本组。
具体实现，如下:
@staticmethod def create_pairs(x, digit_indices, num_classes): x = x.asnumpy() # 转换数据格式 pairs = [] n = min([len(digit_indices[d]) for d in range(num_classes)]) - 1 # 最小类别数 for d in range(num_classes): for i in range(n): np.random.shuffle(digit_indices[d]) z1, z2 = digit_indices[d][i], digit_indices[d][i + 1] inc = random.randrange(1, num_classes) dn = (d + inc) % num_classes z3 = digit_indices[dn][i] pairs += [[x[z1], x[z2], x[z3]]] return np.asarray(pairs))使用DataLoader将TripletDataset封装为迭代器train_data和test_data，支持按批次batch输出样本。train_data用于训练网络，test_data用于验证网络。
def transform(data_, label_): return data_.astype(np.float32) / 255., label_.astype(np.float32) train_data = DataLoader( TripletDataset(rd=tr_data, rl=tr_label, transform=transform), batch_size, shuffle=True) test_data = DataLoader( TripletDataset(rd=te_data, rl=te_label, transform=transform), batch_size, shuffle=True)Triplet Loss的基础网络，选用非常简单的多层感知机，主要为了验证Triplet Loss的效果。
base_net = Sequential() with base_net.name_scope(): base_net.add(Dense(256, activation='relu')) base_net.add(Dense(128, activation='relu')) base_net.collect_params().initialize(mx.init.Uniform(scale=0.1), ctx=ctx)初始化参数，使用uniform均匀分布，范围是[-0.1, 0.1]，效果类似如下：
Gluon中自带TripletLoss损失函数，非常赞，产学结合的非常好！初始化损失函数triplet_loss和训练器trainer_triplet。
triplet_loss = gluon.loss.TripletLoss() # TripletLoss损失函数 trainer_triplet = gluon.Trainer(base_net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.05})Triplet Loss的训练过程：
循环执行epoch，共10轮；train_data迭代输出每个批次的训练数据data；指定训练的执行环境as_in_context()，MXNet的数据环境就是训练环境；数据来源于TripletDataset，可以直接分为三个示例；三个示例共享模型base_net，计算triplet_loss的损失函数；调用loss.backward()，反向传播求导；设置训练器trainer_triplet的step是batch_size；计算损失函数的均值curr_loss；使用测试数据test_data评估网络base_net；具体实现：
for epoch in range(10): curr_loss = 0.0 for i, (data, _) in enumerate(train_data): data = data.as_in_context(ctx) anc_ins, pos_ins, neg_ins = data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2] with autograd.record(): inter1 = base_net(anc_ins) inter2 = base_net(pos_ins) inter3 = base_net(neg_ins) loss = triplet_loss(inter1, inter2, inter3) # Triplet Loss loss.backward() trainer_triplet.step(batch_size) curr_loss = mx.nd.mean(loss).asscalar() # print('Epoch: %s, Batch: %s, Triplet Loss: %s' % (epoch, i, curr_loss)) print('Epoch: %s, Triplet Loss: %s' % (epoch, curr_loss)) evaluate_net(base_net, test_data, ctx=ctx) # 评估网络评估网络也是一个重要的过程，验证网络的泛化能力：
设置triplet_loss损失函数，margin设置为0；test_data迭代输出每个批次的验证数据data；指定验证数据的环境，需要与训练一致，因为是在训练的过程中验证；通过模型，预测三元数据，计算损失函数；由于TripletLoss的margin是0，因此只有0才是预测正确，其余全部预测错误；统计整体的样本总数和正确样本数，计算全部测试数据的正确率；具体实现：
def evaluate_net(model, test_data, ctx): triplet_loss = gluon.loss.TripletLoss(margin=0) sum_correct = 0 sum_all = 0 rate = 0.0 for i, (data, _) in enumerate(test_data): data = data.as_in_context(ctx) anc_ins, pos_ins, neg_ins = data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2] inter1 = model(anc_ins) # 训练的时候组合 inter2 = model(pos_ins) inter3 = model(neg_ins) loss = triplet_loss(inter1, inter2, inter3) loss = loss.asnumpy() n_all = loss.shape[0] n_correct = np.sum(np.where(loss == 0, 1, 0)) sum_correct += n_correct sum_all += n_all rate = safe_div(sum_correct, sum_all) print('准确率: %.4f (%s / %s)' % (rate, sum_correct, sum_all)) return rate在实验输出的效果中，Loss值逐渐减少，验证准确率逐步上升，模型收敛效果较好。具体如下：
Epoch: 0, Triplet Loss: 0.26367417 准确率: 0.9052 (8065 / 8910) Epoch: 1, Triplet Loss: 0.18126598 准确率: 0.9297 (8284 / 8910) Epoch: 2, Triplet Loss: 0.15365836 准确率: 0.9391 (8367 / 8910) Epoch: 3, Triplet Loss: 0.13773362 准确率: 0.9448 (8418 / 8910) Epoch: 4, Triplet Loss: 0.12188278 准确率: 0.9495 (8460 / 8910) Epoch: 5, Triplet Loss: 0.115614936 准确率: 0.9520 (8482 / 8910) Epoch: 6, Triplet Loss: 0.10390957 准确率: 0.9544 (8504 / 8910) Epoch: 7, Triplet Loss: 0.087059245 准确率: 0.9569 (8526 / 8910) Epoch: 8, Triplet Loss: 0.10168926 准确率: 0.9588 (8543 / 8910) Epoch: 9, Triplet Loss: 0.06260935 准确率: 0.9606 (8559 / 8910)Triplet Loss的核心功能就是将数据编码为具有可区分性的特征。使用PCA降维，将样本特征转换为可视化的二维分布，通过观察可知，样本特征具有一定的区分性。效果如下：
而原始的数据分布，效果较差：
在训练结束时，执行可视化数据：
原始的数据和标签Triplet Loss网络输出的数据和标签具体实现：
te_data, te_label = transform(te_data, te_label) tb_projector(te_data, te_label, os.path.join(ROOT_DIR, 'logs', 'origin')) te_res = base_net(te_data) tb_projector(te_res.asnumpy(), te_label, os.path.join(ROOT_DIR, 'logs', 'triplet'))可视化工具以tensorboard为基础，通过嵌入向量的可视化接口实现数据分布的可视化。在tb_projector()方法中，输入数据、标签和路径，即可生成可视化的数据格式。
具体实现：
def tb_projector(X_test, y_test, log_dir): metadata = os.path.join(log_dir, 'metadata.tsv') images = tf.Variable(X_test) with open(metadata, 'w') as metadata_file: # 把标签写入metadata for row in y_test: metadata_file.write('%d\n' % row) with tf.Session() as sess: saver = tf.train.Saver([images]) # 把数据存储为矩阵 sess.run(images.initializer) # 图像初始化 saver.save(sess, os.path.join(log_dir, 'images.ckpt')) # 图像存储 config = projector.ProjectorConfig() # 配置 embedding = config.embeddings.add() # 嵌入向量添加 embedding.tensor_name = images.name # Tensor名称 embedding.metadata_path = metadata # Metadata的路径 projector.visualize_embeddings(tf.summary.FileWriter(log_dir), config) # 可视化嵌入向量TensorBoard在可视化方面的功能较多，一些其他框架也是使用TensorBoard进行数据可视化，如tensorboard-pytorch等，可视化为深度学习理论提供验证。
TensorBoard需要额外安装TensorFlow：
pip install tensorflowTriplet Loss在数据编码领域中，有着重要的作用，算法也非常巧妙，适合相似性推荐等需求，是重要的工业界需求之一，如推荐菜谱、推荐音乐、推荐视频等。Triplet Loss模型可以学习到数据集中不同样本的相似性。除了传统的Triplet Loss损失计算方法，还有一些有趣的优化，如Lossless Triplet Loss等。
OK, that’s all! Enjoy it!
