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Triplet Loss及tensorflow实现

2024-12-20 来源：化拓教育网

前言

在人脸识别领域，triplet loss通常用来学习人脸的向量表示。如果您对triplet loss不太了解推荐观看Andrew Ng在Coursera上的deep learning specialization。

Triplet loss难于实现，本文将介绍triplet loss的定义以及triplet训练时的策略。为什么要有训练策略？所有的triplet组合太多了，都要训练太inefficient，所以要挑一些比较好的triplet进行训练，高效&效果好。

Triplet loss 和 triplet mining

为什么不用softmax，而使用triplet loss?

Triplet loss最早被用在人脸识别任务上，《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition》 by Google。Google的研究人员提出了通过online triplet mining的方式训练处人脸的新向量表示。接下来我们会详细讨论。

在有监督的机器学习领域，通常有固定的类别，这时就可以使用基于softmax的交叉熵损失函数进行训练。但有时，类别是一个变量，此时使用triplet loss就能解决问题。在人脸识别，Quora question pair任务中，triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示，从而在上述两个任务中有出色的表现。当然，triplet loss的缺点在于其收敛速度慢，有时不收敛。

Triplet loss的motivation是要让属于同一个人的人脸尽可能地“近”

（在embedding空间里），而与其他人脸尽可能地“远”。

Triplet loss 定义

Triplet loss 在 positive faces (Obama) 和 negative face (Macron)上的示意图

triplet loss的目标是:

两个具有同样标签的样本，他们在新的编码空间里距离很近。

两个具有不同标签的样本，他们在新的编码空间里距离很远。

进一步，我们希望两个positive examples和一个negative example中，negative example与positive example的距离，大于positive examples之间的距离，或者大于某一个阈值：margin。

triplet loss定义在下面三元组概念之上：

  • an anchor(基准正例)

  • a positive of the same class as the anchor （正例）

  • a negative of a different class （负例）

对于（a,p,n）这个triplet(三元组)，其triplet loss就可以写作：

[图片上传失败...(image-c02bb3-1523449975636)]

这时可以通过最小化上述损失函数，a与p之间的距离d(a,p)=0，而a与n之间的距离d(a,n)大于d(a,p)+margin。当negative example很好识别时，上述损失函数为0，否则是一个比较大的值。

Triplet mining

基于triplet loss的定义，可以将triplet(三元组)分为三类：

easy triplets(简单三元组): triplet对应的损失为0的三元组，形式化定义为$d(a,n)>d(a,p)+margin$。

hard triplets（困难三元组）: negative example 与anchor距离小于anchor与positive example的距离，形式化定义为$d(a,n)<d(a,p)$。

semi-hard triplets（一般三元组）: negative example 与anchor距离大于anchor与positive example的距离，但还不至于使得loss为0，即$d(a,p)<d(a,n)<d(a,p)+margin$。

上述三种概念都是基于negative example与anchor和positive距离定义的。类似的，可以根据上述定义将negative examples分为3类：hard negatives, easy negatives, semi-hard negatives。如下图所示，这个图构建了编码空间中三种negative examples与anchor和positive example之间的距离关系。

三种negative examples与anchor和positive example之间的距离关系

如何选择triplet或者negative examples，对模型的效率有很大影响。在上述Facenet论文中，采用了随机的semi-hard negative构建triplet进行训练，取得了不错的效果。

Offline和online triplet mining

通过上面的分析，可以看到，easy negative example比较容易识别，没必要构建太多由easy negative example组成的triplet，否则会严重降低训练效率。若都采用hard negative example，又可能会影响训练效果。这时，就需要一定的方法进行triplet的挑选，也就是“mine the triplets”。

Offline triplet mining

离线方式的triplet mining将所有的训练数据喂给神经网络，得到每一个训练样本的编码，根据编码计算得到negative example与anchor和positive example之间的距离，根据这个距离判断semi-hard triplets，hard triplets还是easy triplets。offline triplet mining 仅仅选择select hard or semi-hard triplets，因为easy triplet太容易了，没有必要训练。

总得来说，这个方法不够高效，因为最初要把所有的训练数据喂给神经网络，而且每过1个或几个epoch，可能还要重新对negative examples进行分类。

Online triplet mining

Google的研究人员为解决上述问题，提出了online triplet mining的方法。该方法的motivation比较简单，将B张图片（一个batch）喂给神经网络，得到B张图片的embedding，将triplet的组合一共最多$B^3$个triplets，其中包含很多没用的triplet（比如，三个negative examples和三个positive examples，这种称作invalid triplets）。哪些是valid triplets呢？假设一个triplet$(B_i,B_j,B_k)$，如果样本i和j有相同的label且不是同一个样本，而样本k具有不同的label，则称其为valid triplet。

假设一个batch的数据包含P*K张人脸，P个人，每人K张图片。

  • batch all: 计算所有的valid triplet，对hard 和 semi-hard triplets上的loss进行平均。

  • 不考虑easy triplets，因为easy triplets的损失为0，平均会把整体损失缩小

  • 将会产生PK(K-1)(PK-K)个triplet，即PK个anchor，对于每个anchor有k-1个可能的positive example，PK-K个可能的negative examples

  • batch hard: 对于每一个anchor，选择hardest positive example(距离anchor最大的positive example)和hardest negative(距离anchor最大的negative example)，

  • 由此产生PK个triplet

  • 这些triplet是最难分的

Online triplet loss

那如何用tensorflow实现triplet loss呢？

offline triplets

很简单，就是实现上面offline triplets的公式，tensorflow的实现如下：


anchor_output = ... # shape [None, 128]

positive_output = ... # shape [None, 128]

negative_output = ... # shape [None, 128]

d_pos = tf.reduce_sum(tf.square(anchor_output - positive_output), 1)

d_neg = tf.reduce_sum(tf.square(anchor_output - negative_output), 1)

loss = tf.maximum(0.0, margin + d_pos - d_neg)

loss = tf.reduce_mean(loss)

online triplets

batch all的实现方式


def batch_all_triplet_loss(labels, embeddings, margin, squared=False):

"""Build the triplet loss over a batch of embeddings.

We generate all the valid triplets and average the loss over the positive ones.

Args:

labels: labels of the batch, of size (batch_size,)

embeddings: tensor of shape (batch_size, embed_dim)

margin: margin for triplet loss

squared: Boolean. If true, output is the pairwise squared euclidean distance matrix.

If false, output is the pairwise euclidean distance matrix.

Returns:

triplet_loss: scalar tensor containing the triplet loss

"""

# Get the pairwise distance matrix

pairwise_dist = _pairwise_distances(embeddings, squared=squared)

anchor_positive_dist = tf.expand_dims(pairwise_dist, 2)

anchor_negative_dist = tf.expand_dims(pairwise_dist, 1)

# Compute a 3D tensor of size (batch_size, batch_size, batch_size)

# triplet_loss[i, j, k] will contain the triplet loss of anchor=i, positive=j, negative=k

# Uses broadcasting where the 1st argument has shape (batch_size, batch_size, 1)

# and the 2nd (batch_size, 1, batch_size)

triplet_loss = anchor_positive_dist - anchor_negative_dist + margin

# Put to zero the invalid triplets

# (where label(a) != label(p) or label(n) == label(a) or a == p)

mask = _get_triplet_mask(labels)

mask = tf.to_float(mask)

triplet_loss = tf.multiply(mask, triplet_loss)

# Remove negative losses (i.e. the easy triplets)

triplet_loss = tf.maximum(triplet_loss, 0.0)

# Count number of positive triplets (where triplet_loss > 0)

valid_triplets = tf.to_float(tf.greater(triplet_loss, 1e-16))

num_positive_triplets = tf.reduce_sum(valid_triplets)

num_valid_triplets = tf.reduce_sum(mask)

fraction_positive_triplets = num_positive_triplets / (num_valid_triplets + 1e-16)

# Get final mean triplet loss over the positive valid triplets

triplet_loss = tf.reduce_sum(triplet_loss) / (num_positive_triplets + 1e-16)

return triplet_loss, fraction_positive_triplets

batch hard的实现方式


def batch_hard_triplet_loss(labels, embeddings, margin, squared=False):

"""Build the triplet loss over a batch of embeddings.

For each anchor, we get the hardest positive and hardest negative to form a triplet.

Args:

labels: labels of the batch, of size (batch_size,)

embeddings: tensor of shape (batch_size, embed_dim)

margin: margin for triplet loss

squared: Boolean. If true, output is the pairwise squared euclidean distance matrix.

If false, output is the pairwise euclidean distance matrix.

Returns:

triplet_loss: scalar tensor containing the triplet loss

"""

# Get the pairwise distance matrix

pairwise_dist = _pairwise_distances(embeddings, squared=squared)

# For each anchor, get the hardest positive

# First, we need to get a mask for every valid positive (they should have same label)

mask_anchor_positive = _get_anchor_positive_triplet_mask(labels)

mask_anchor_positive = tf.to_float(mask_anchor_positive)

# We put to 0 any element where (a, p) is not valid (valid if a != p and label(a) == label(p))

anchor_positive_dist = tf.multiply(mask_anchor_positive, pairwise_dist)

# shape (batch_size, 1)

hardest_positive_dist = tf.reduce_max(anchor_positive_dist, axis=1, keepdims=True)

# For each anchor, get the hardest negative

# First, we need to get a mask for every valid negative (they should have different labels)

mask_anchor_negative = _get_anchor_negative_triplet_mask(labels)

mask_anchor_negative = tf.to_float(mask_anchor_negative)

# We add the maximum value in each row to the invalid negatives (label(a) == label(n))

max_anchor_negative_dist = tf.reduce_max(pairwise_dist, axis=1, keepdims=True)

anchor_negative_dist = pairwise_dist + max_anchor_negative_dist * (1.0 - mask_anchor_negative)

# shape (batch_size,)

hardest_negative_dist = tf.reduce_min(anchor_negative_dist, axis=1, keepdims=True)

# Combine biggest d(a, p) and smallest d(a, n) into final triplet loss

triplet_loss = tf.maximum(hardest_positive_dist - hardest_negative_dist + margin, 0.0)

# Get final mean triplet loss

triplet_loss = tf.reduce_mean(triplet_loss)

return triplet_loss

在minist等数据集上的效果都是棒棒哒。

总结

前言

在人脸识别领域，triplet loss通常用来学习人脸的向量表示。如果您对triplet loss不太了解推荐观看Andrew Ng在Coursera上的deep learning specialization。

Triplet loss难于实现，本文将介绍triplet loss的定义以及triplet训练时的策略。为什么要有训练策略？所有的triplet组合太多了，都要训练太inefficient，所以要挑一些比较好的triplet进行训练，高效&效果好。

Triplet loss 和 triplet mining

为什么不用softmax，而使用triplet loss?

Triplet loss最早被用在人脸识别任务上，《FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition》 by Google。Google的研究人员提出了通过online triplet mining的方式训练处人脸的新向量表示。接下来我们会详细讨论。

在有监督的机器学习领域，通常有固定的类别，这时就可以使用基于softmax的交叉熵损失函数进行训练。但有时，类别是一个变量，此时使用triplet loss就能解决问题。在人脸识别，Quora question pair任务中，triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示，从而在上述两个任务中有出色的表现。当然，triplet loss的缺点在于其收敛速度慢，有时不收敛。

Triplet loss的motivation是要让属于同一个人的人脸尽可能地“近”

（在embedding空间里），而与其他人脸尽可能地“远”。

Triplet loss 定义

Triplet loss 在 positive faces (Obama) 和 negative face (Macron)上的示意图

triplet loss的目标是:

两个具有同样标签的样本，他们在新的编码空间里距离很近。

两个具有不同标签的样本，他们在新的编码空间里距离很远。

进一步，我们希望两个positive examples和一个negative example中，negative example与positive example的距离，大于positive examples之间的距离，或者大于某一个阈值：margin。

triplet loss定义在下面三元组概念之上：

  • an anchor(基准正例)

  • a positive of the same class as the anchor （正例）

  • a negative of a different class （负例）

对于（a,p,n）这个triplet(三元组)，其triplet loss就可以写作：

[图片上传失败...(image-fd03a2-1523449977468)]

这时可以通过最小化上述损失函数，a与p之间的距离d(a,p)=0，而a与n之间的距离d(a,n)大于d(a,p)+margin。当negative example很好识别时，上述损失函数为0，否则是一个比较大的值。

Triplet mining

基于triplet loss的定义，可以将triplet(三元组)分为三类：

easy triplets(简单三元组): triplet对应的损失为0的三元组，形式化定义为$d(a,n)>d(a,p)+margin$。

hard triplets（困难三元组）: negative example 与anchor距离小于anchor与positive example的距离，形式化定义为$d(a,n)<d(a,p)$。

semi-hard triplets（一般三元组）: negative example 与anchor距离大于anchor与positive example的距离，但还不至于使得loss为0，即$d(a,p)<d(a,n)<d(a,p)+margin$。

上述三种概念都是基于negative example与anchor和positive距离定义的。类似的，可以根据上述定义将negative examples分为3类：hard negatives, easy negatives, semi-hard negatives。如下图所示，这个图构建了编码空间中三种negative examples与anchor和positive example之间的距离关系。

三种negative examples与anchor和positive example之间的距离关系

如何选择triplet或者negative examples，对模型的效率有很大影响。在上述Facenet论文中，采用了随机的semi-hard negative构建triplet进行训练，取得了不错的效果。

Offline和online triplet mining

通过上面的分析，可以看到，easy negative example比较容易识别，没必要构建太多由easy negative example组成的triplet，否则会严重降低训练效率。若都采用hard negative example，又可能会影响训练效果。这时，就需要一定的方法进行triplet的挑选，也就是“mine the triplets”。

Offline triplet mining

离线方式的triplet mining将所有的训练数据喂给神经网络，得到每一个训练样本的编码，根据编码计算得到negative example与anchor和positive example之间的距离，根据这个距离判断semi-hard triplets，hard triplets还是easy triplets。offline triplet mining 仅仅选择select hard or semi-hard triplets，因为easy triplet太容易了，没有必要训练。

总得来说，这个方法不够高效，因为最初要把所有的训练数据喂给神经网络，而且每过1个或几个epoch，可能还要重新对negative examples进行分类。

Online triplet mining

Google的研究人员为解决上述问题，提出了online triplet mining的方法。该方法的motivation比较简单，将B张图片（一个batch）喂给神经网络，得到B张图片的embedding，将triplet的组合一共最多$B^3$个triplets，其中包含很多没用的triplet（比如，三个negative examples和三个positive examples，这种称作invalid triplets）。哪些是valid triplets呢？假设一个triplet$(B_i,B_j,B_k)$，如果样本i和j有相同的label且不是同一个样本，而样本k具有不同的label，则称其为valid triplet。

假设一个batch的数据包含P*K张人脸，P个人，每人K张图片。

  • batch all: 计算所有的valid triplet，对hard 和 semi-hard triplets上的loss进行平均。

  • 不考虑easy triplets，因为easy triplets的损失为0，平均会把整体损失缩小

  • 将会产生PK(K-1)(PK-K)个triplet，即PK个anchor，对于每个anchor有k-1个可能的positive example，PK-K个可能的negative examples

  • batch hard: 对于每一个anchor，选择hardest positive example(距离anchor最大的positive example)和hardest negative(距离anchor最大的negative example)，

  • 由此产生PK个triplet

  • 这些triplet是最难分的

Online triplet loss

那如何用tensorflow实现triplet loss呢？

offline triplets

很简单，就是实现上面offline triplets的公式，tensorflow的实现如下：


anchor_output = ... # shape [None, 128]

positive_output = ... # shape [None, 128]

negative_output = ... # shape [None, 128]

d_pos = tf.reduce_sum(tf.square(anchor_output - positive_output), 1)

d_neg = tf.reduce_sum(tf.square(anchor_output - negative_output), 1)

loss = tf.maximum(0.0, margin + d_pos - d_neg)

loss = tf.reduce_mean(loss)

online triplets

batch all的实现方式


def batch_all_triplet_loss(labels, embeddings, margin, squared=False):

"""Build the triplet loss over a batch of embeddings.

We generate all the valid triplets and average the loss over the positive ones.

Args:

labels: labels of the batch, of size (batch_size,)

embeddings: tensor of shape (batch_size, embed_dim)

margin: margin for triplet loss

squared: Boolean. If true, output is the pairwise squared euclidean distance matrix.

If false, output is the pairwise euclidean distance matrix.

Returns:

triplet_loss: scalar tensor containing the triplet loss

"""

# Get the pairwise distance matrix

pairwise_dist = _pairwise_distances(embeddings, squared=squared)

anchor_positive_dist = tf.expand_dims(pairwise_dist, 2)

anchor_negative_dist = tf.expand_dims(pairwise_dist, 1)

# Compute a 3D tensor of size (batch_size, batch_size, batch_size)

# triplet_loss[i, j, k] will contain the triplet loss of anchor=i, positive=j, negative=k

# Uses broadcasting where the 1st argument has shape (batch_size, batch_size, 1)

# and the 2nd (batch_size, 1, batch_size)

triplet_loss = anchor_positive_dist - anchor_negative_dist + margin

# Put to zero the invalid triplets

# (where label(a) != label(p) or label(n) == label(a) or a == p)

mask = _get_triplet_mask(labels)

mask = tf.to_float(mask)

triplet_loss = tf.multiply(mask, triplet_loss)

# Remove negative losses (i.e. the easy triplets)

triplet_loss = tf.maximum(triplet_loss, 0.0)

# Count number of positive triplets (where triplet_loss > 0)

valid_triplets = tf.to_float(tf.greater(triplet_loss, 1e-16))

num_positive_triplets = tf.reduce_sum(valid_triplets)

num_valid_triplets = tf.reduce_sum(mask)

fraction_positive_triplets = num_positive_triplets / (num_valid_triplets + 1e-16)

# Get final mean triplet loss over the positive valid triplets

triplet_loss = tf.reduce_sum(triplet_loss) / (num_positive_triplets + 1e-16)

return triplet_loss, fraction_positive_triplets

batch hard的实现方式


def batch_hard_triplet_loss(labels, embeddings, margin, squared=False):

"""Build the triplet loss over a batch of embeddings.

For each anchor, we get the hardest positive and hardest negative to form a triplet.

Args:

labels: labels of the batch, of size (batch_size,)

embeddings: tensor of shape (batch_size, embed_dim)

margin: margin for triplet loss

squared: Boolean. If true, output is the pairwise squared euclidean distance matrix.

If false, output is the pairwise euclidean distance matrix.

Returns:

triplet_loss: scalar tensor containing the triplet loss

"""

# Get the pairwise distance matrix

pairwise_dist = _pairwise_distances(embeddings, squared=squared)

# For each anchor, get the hardest positive

# First, we need to get a mask for every valid positive (they should have same label)

mask_anchor_positive = _get_anchor_positive_triplet_mask(labels)

mask_anchor_positive = tf.to_float(mask_anchor_positive)

# We put to 0 any element where (a, p) is not valid (valid if a != p and label(a) == label(p))

anchor_positive_dist = tf.multiply(mask_anchor_positive, pairwise_dist)

# shape (batch_size, 1)

hardest_positive_dist = tf.reduce_max(anchor_positive_dist, axis=1, keepdims=True)

# For each anchor, get the hardest negative

# First, we need to get a mask for every valid negative (they should have different labels)

mask_anchor_negative = _get_anchor_negative_triplet_mask(labels)

mask_anchor_negative = tf.to_float(mask_anchor_negative)

# We add the maximum value in each row to the invalid negatives (label(a) == label(n))

max_anchor_negative_dist = tf.reduce_max(pairwise_dist, axis=1, keepdims=True)

anchor_negative_dist = pairwise_dist + max_anchor_negative_dist * (1.0 - mask_anchor_negative)

# shape (batch_size,)

hardest_negative_dist = tf.reduce_min(anchor_negative_dist, axis=1, keepdims=True)

# Combine biggest d(a, p) and smallest d(a, n) into final triplet loss

triplet_loss = tf.maximum(hardest_positive_dist - hardest_negative_dist + margin, 0.0)

# Get final mean triplet loss

triplet_loss = tf.reduce_mean(triplet_loss)

return triplet_loss

在minist等数据集上的效果都是棒棒哒。

总结

可能有人会有疑惑，siamese network, triplet network的输入都是成对的，或者triplet的三元组，怎么对一个样本进行分类啊？神经网络的优势在于表示学习，自动的特征提取，所以，成对，或者triplet的输入能让神经网络有更好的输入表示，后面再接svm, logtistic regression就可以啦。
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