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FaceNet: A unified embedding for face recognition and clustering
本文中提出了一个非常著名的概念：triplet loss。使用该loss函数，作者提出了一个新的系统FaceNet，它可以学习一个从人脸图像到一个小的欧几里得空间的映射，并且在这个新的空间中像点之间的距离可以反映原本人脸图片之间的相似性。这类似于词嵌入(Word Embedding)的方法，只不过本文中实现的是人脸图片的嵌入。文中使用了卷积神经网络来直接优化Embedding，而没有使用之前的一些论文中常用的瓶颈层。
本文中提出了一个非常著名的概念：triplet loss。使用该loss函数，作者提出了一个新的系统FaceNet，它可以学习一个从人脸图像到一个小的欧几里得空间的映射，并且在这个新的空间中像点之间的距离可以反映原本人脸图片之间的相似性。这类似于词嵌入(Word Embedding)的方法，只不过本文中实现的是人脸图片的嵌入。文中使用了卷积神经网络来直接优化Embedding，而没有使用之前的一些论文中常用的瓶颈层。