triplet
在Deep Speaker中，triplet三元组的选择是很重要的。如果随机选择，会使收敛速度变慢，如果使用“hard-negative”，会得到次优的结果，也就是说ap和an的相似度一直接近1，如图1所示。因此FaceNet论文中建议使用“semi-hard-negative”，根据我做的实验来看，确实能起到作用，如图2所示，在使用了“semi-hard-negative”之后，an不在接近1，而且ap和an的相似度分离得越来越开（当然，这里还没有收敛，因此ap没有接近1）
图1
图2
这里的“hard-negative”是这样做的：在Mini-BATch中，保持ap对不变，对每一个ap对，从所有的negative中选择一个，使得an的相似度最高。这样可以使得训练加快收敛，但是会造成次优的结果，参考图1
而“semi-hard-negative”是这样做的：在mini-batch中，保持ap对不变，对每一个ap对，从所有的negative中选择一个，使得an的相似度尽可能高，但是必须小于相应的ap的相似度。这样可以避免an的相似度接近1。从实验的结果上来看，“semi-hard-negative”的效果还是很明显的。
不过deep speaker论文中没有使用“semi-hard-negative”，而是使用softmax和交叉熵进行预训练。
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