三元组损失函数
三元组损失函数是一种让网络实现多类别分类的监督学习损失函数，它被应用在由多类别的图像，文本，视频的分类任务中，它要求模型要到实例之间的正确关系。其中包含一对正实例（正样本）和一个负实例（负样本）。它的基本思想是让模型的输出更容易分离，从而提高模型的泛化能力。
正则化损失函数三元组损失函数的具体公式如下：
L_{triplet}(A,P,N)=max[d(A,P)-d(A,N)+m, 0]。
其中，A表示正实例，P代表正样本，N表示负样本，d是距离函数，m是一个由用户自己设定的值，一般用来控制正样本和负样本的距离的差距，当d(A,P) - d(A,N) < 0时，损失函数就变成0，即允许噪声(Noise)的情况。
三元组损失函数要求模型输出有明确的边界，使模型更容易被分离，从而提高模型的泛化能力。正是由于这个特性，它得到了广泛的应用，尤其是在图像，文本，视频等任务中。

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