論文メモ Improved Deep Metric Learning with Multi-class N-pair Loss Objective
距離学習のTriplet lossの改良版.N-pair loss を提案した。
Triplet lossは収束が遅いことが課題として挙げられていたが、その理由はペア一つにつき、negative sampleを１つしか使用していないためである。
そこでnegative sampleを全部入れればいいんじゃない？っていうのが主張。でもそれだとbatchサイズNでN(N+1)の画像が必要となってメモリがやばい。
だから次のようにほかのpositve画像をnegativeに使ってあげれば2Nで済むので便利。
lossは次のように計算すればOK。tripletの拡張なので意味はわかりやすい
