Triplet Loss是深度学习中的一种损失函数，用于训练差异性较小的样本，如人脸等， Feed数据包括锚（Anchor）示例、正（Positive）示例、负（Negative）示例，通过优化锚示例与正示例的距离小于锚示例与负示例的距离，实现样本的相似性计算。

L=max(d(a,p)−d(a,n)+margin,0)L=max(d(a,p)−d(a,n)+margin,0)

该loss的目标

使具有相同标签的样本在嵌入空间中尽量接近

使具有不同标签的样本在嵌入空间中尽量远离

距离一般都是欧式距离

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