G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの概要 練習問題 第10問: 距離学習の誤差関数である、Hadsellら（2006）の Contrastive Loss と、顔画像の照合を扱った FaceNet の論文（Schroffら）

正解: 4. Triplet Loss は、アンカーと正例の距離にマージンを加えた値が、アンカーと負例の距離より小さくなるように学習する。

肢4が正解です。FaceNetの論文（Schroffら）は、同じ人物の画像（正例）とアンカーの距離にマージンαを足しても、別人の画像（負例）とアンカーの距離より小さくなるように、3つ組で学習するTriplet Lossを用いています。Contrastive Loss（Hadsellら、2006）は2つ組を使い、同じクラスの組は距離を縮め、異なるクラスの組は距離がマージンより小さいときにだけ損失に加わって遠ざけられます。肢1は3つ組を使うTriplet Lossの説明です。肢2は、同じクラスか異なるクラスかのラベルを付けた2つ組で学ぶ点がContrastive Lossの形で、しかも距離を0に近づけるのは同じクラスの組の方なので、Triplet Lossの説明として二重に誤りです。肢3は、マージンより離れた組は損失に加わらない点と食い違います。2つ組か3つ組かで両者を見分けましょう。

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