在这篇文章中，我们将探索如何建立一个简单的具有三元组损失的网络模型。它在人脸验证、人脸识别和签名验证等领域都有广泛的应用。在进入代码之前，让我们先了解一下什么是三元组损失（Triplet Loss），以及如何在PyTorch中实现它。
三元组损失
三元组损失（Triplet loss）函数是当前应用较为广泛的一种损失函数，最早由Google研究团队在论文《FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition》所提出，Triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，Triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示。
这里的逻辑是我们一次总共拍摄三张图像，即我们的样本（anchor）、正样例（positive ）和负样例（negative）。我们对于模型的训练方式是使anchor和positive 之间的距离最小化。 而anchor和negative的距离最大化。为了 实现目标这个目标，我们就需要使用一个特殊的损失函数 三元组损失（Triplet loss）。
我们使用欧氏距离测量从各个图像中提取的特征之间的距离。公式中alpha 指的是在比较发生时将positive 与negative分开的边界限制/阈值是多少。
让我们以margin = 0.2为例，并将其应用于上述公式，
例子(1): dist (A,P)=0.7 & dist (A,N)=0.5 — 应用这个条件，我们有 max(0.7–0.5 + 0.2, 0) 会得到 max(0.4,0) = 0.4.每当anchor和positive之间的距离大于anchor和negative时损失值就会很高。我们模型学习的目标是缩小A&P之间的差距，拉开A&N之间的空间。
case(2): dist (A,P) = 0.1 & dist (A,N) = 0.5 — 在这种情况下，该值符合预期，当我们将所有这些都放入公式时，我们得到0 (即) max(0.1– 0.5 + 0.2, 0)。
Pytorch 中的实现：我们为损失函数创建一个新类，该类继承了抽象类 nn.Module ，并且固定的margin 为 0.2。
我们还更改的类的两个主要方法 __init__和 forward。我们在前向传播中使用了“relu”激活，是因为欧氏距离是正数之间计算的。所以在计算损失时对于零值和负值“relu”返回零，这是我们需要的结果。我们需要的损失主要就是当括号内的值为正值时的数值，因此 Siamese 模型尝试学习模式，从而降低损失值。
#define triplet loss functionclass triplet_loss(nn.Module):
def __init__(self):
super(triplet_loss, self).__init__()
self.margin = 0.2def forward(self, anchor, positive, negative):
pos_dist = (anchor - positive).pow(2).sum(1)
neg_dist = (anchor - negative).pow(2).sum(1)
loss = F.relu(pos_dist - neg_dist + self.margin)
return loss.mean()#we can also use #torch.nn.functional.pairwise_distance(anchor,positive, keep_dims=True), which #computes the euclidean distance.带有预训练模型的编码器
现在我们已经定义了损失函数，下一步就是模型。 这里我们使用 resnet152，并且设置 pretrained = True ，这样可以使用Imagenet的与训练权重。 我们还将提取的最终特征保持为 128 的长度。
#define a siamese network using ResNet152
custom_model = models.resnet152(pretrained=True)
#display the names of the individual blocks
for name, model in custom_model.named_children():
print(name)
output: conv1 bn1 relu maxpool layer1 layer2 layer3 layer4 avgpool fc让我们显示最后一层，看看它的样子，
#the last layer is the one we want to modify to 128 as this will be used for distance metric comparison
custom_model.fc
Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)由于最后一层的输出是 1000，我们可能希望将其更改为 128。
in_ftrs = custom_model.fc.in_features
out_ftrs = custom_model.fc.out_features
print('number of input features of the model:', in_ftrs)
print('number of output features of the model:', out_ftrs )
output:
number of input features of the model: 2048
number of output features of the model: 1000
#now update the last layer output to a length of 128
custom_model.fc = nn.Linear(in_ftrs, 128)
#print the updated model
custom_model.fc
output:
Linear(in_features=2048, out_features=128, bias=True)现在将模型转换为使用“cuda”。
custom_model = custom_model.to(device)训练步骤可以像下面这样给出，
loss_fun = triplet_loss()
optimizer = Adam(custom_model.parameters(), lr = 0.001)
for epoch in range(30):
total_loss = 0
for i, (anchor, positive, negative) in enumerate(custom_loader):
anchor = anchor['image'].to(device)
positive = positive['image'].to(device)
negative = negative['image'].to(device)
anchor_feature = custom_model(anchor)
positive_feature = custom_model(positive)
negative_feature = custom_model(negative)
optimizer.zero_grad()
loss = loss_fun(anchor_feature, positive_feature, negative_feature)
loss.backward()
optimizer.step()以上只是训练的代码，除了三元组损失以外，还有类似的对比损失（contrastive loss） 可以使用，如果你对这个比较感兴趣，可以在我们的公众号找到代码。
作者：Nandhini