↑: [[G検定に関する知識]] - 距離学習の誤差関数。アンカー・ポジティブ・ネガティブの3つ組（トリプレット）で学習 - アンカー：基準のデータ - ポジティブ：アンカーと同じクラスの正例 - ネガティブ：アンカーと違うクラスの負例 - アンカーとポジティブは近く、アンカーとネガティブは遠くなるように学習 - コントラスティブ・ロス（ペア）より関係を明確に学べる - GoogleのFaceNetに採用されて広まった - cf. [[コントラスティブ・ロス]], [[誤差関数]] - 大小関係：d(アンカー, ポジティブ) + マージン < d(アンカー, ネガティブ) となるよう学習。「アンカーとポジティブの距離を**大きく**」は誤り ← ひっかけ