如何用深度学习来做检索：度量学习中关于排序损失函数的综述

本文是一篇关于度量学习损失函数的综述。检索网络对于搜索和索引是必不可少的。深度学习利用各种排名损失来学习一个对象的嵌入 —— 来自同一类的对象的嵌入比来自不同类的对象的嵌入更接近。本文比较了各种著名的排名损失的公式和应用。

深度学习的检索正式的说法为度量学习(ML)。在这个学习范式中，神经网络学习一个嵌入—— 比如一个128维的向量。这样的嵌入量化了不同对象之间的相似性，如下图所示。学习后的嵌入可以进行搜索、最近邻检索、索引等。

本文比较了各种损失的公式和应用。综述分为两部分。第一部分对对比损失和三元组损失进行了对比。第二部分将介绍N-pairs损失和Angular损失。感兴趣的可以戳原文。