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トリプレットロスバックプロパゲーション勾配式とは何ですか？

Schroff、Kalenichenko、Philbin "FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering"、2015 で説明されているトリプレットロスを実装するためにcaffeを使用しようとしています。

私はこれに慣れていないので、バックプロパゲーションの勾配を計算する方法は？

computer-visionneural-networkdeep-learningcaffegradient-descent
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Mickey Shine

私はあなたが損失層を次のように定義すると仮定します

layer {
  name: "tripletLoss"
  type: "TripletLoss"
  bottom: "anchor"
  bottom: "positive"
  bottom: "negative"
  ...
}

次に、各「底」の勾配を計算する必要があります。

損失は​​次のように与えられます。
enter image description here

「アンカー」入力（fa）のグラデーション：
enter image description here

「正の」入力（fp）の勾配：
enter image description here

「負の」入力（fn）の勾配：
![enter image description here

元の計算（感傷的な理由でここに残します...）

enter image description here

コメント 最後の用語の修正を参照してください。

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Shai