人臉驗證（LOSS）之Facenet

  FaceNet是目前引用量最高的人臉識別方法，沒有用Softmax，而是提出了Triple Loss： 以三元組（a, p, n）形式進行優化，不同類特徵的L2距離要比同類特徵的L2距離大margin m，同時獲得類內緊湊和類間分離。FaceNet用200M訓練數據，僅128維特徵映射，在LFW上達到了99.63%，非常犀利。但代碼、模型和訓練數據集都沒有開源，三元組選擇極具技巧性，復現非常困

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