Motivation: 深度度量学习的目标是学习一个嵌入空间来从数据点中捕捉语义信息.现有的成对或者三元组方法随着模型迭代过程会出现大量的平凡组导致收敛缓慢.针对这个问题,一些基于排序结构的损失取得了不错的结果,本文主要是针对排序loss存在的两个不足做的改进. 不足一:给定一个query,只利用了小部分的数据点来构建相似度结构,导致一些有用信息被忽略.本文给出的解决方案是把样本划分为正例集和负例集,目标是使得query离正例集比负例集近一个间隔. 不足二:此前方法都是在嵌入空间尽可能推进正样本…