三元组损失 三元组损失是机器学习算法中的一种损失函数该损失函数将锚点anchor样本与正positive样本和负negative样本进行比较具体做法是将锚点样本与正样本之间的距离最小化将锚点样本与负样本之间的距离最大化  年早期的三元组损失公式未使用锚点样本由 M Schultze 和 T Joachims 依照相对比较法提出将其用于度量学习 该损失函数可以用欧几里德距离函数来表示 L  A  P  N   max    f   A   f   P      f   A   f   N     α    displaystyle mathcal LleftAPNrightoperatorname max leftoperatorname f leftArightoperatorname f leftPrightoperatorname f leftArightoperatorname f leftNrightalpha right 其中 A displaystyle A 是一个锚点样本 P displaystyle P 是与 A displaystyle A 同类的正样本 N displaystyle N 是与 A displaystyle A 不同类别的负样本 α displaystyle alpha  是正负样本对之间的松弛边距 f displaystyle operatorname f  是嵌入向量