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样本，在经过降维（特征提取）后，在特征空间中，两个样本仍旧相似；⽽原本不相似的样本，在经过降维后，在特征空间中，两个样本仍旧不相似。
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观察上述的contrastive loss的表达式可以发现，这种损失函数可以很好的表达成对样本的匹配程度，也能够很好⽤于训练提取特征的模型。当apple 新品发布会
y=1（即样本相似）时，损失函数只剩下
prefer的过去式
八年级上册英语复习提纲
即原本相似的样本，如果在特征空间的欧式距离较⼤，则说明当前的模型不好，因此加⼤损失。
⽽当y=0时（即样本不相似）时，损失函数为
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dppa即当样本不相似时，其特征空间的欧式距离反⽽⼩的话，损失值会变⼤，这也正好符号我们的要求。
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这张图表⽰的就是损失函数值与样本特征的欧式距离之间的关系，其中红⾊虚线表⽰的是相似样本的损失值，蓝⾊实线表⽰的不相似样本的损失值。anaheim>英语三级试卷
个⼈见解：欧式距离表⽰两个⽂本向量在空间之间的距离，如果距离很⼩说明样本相似；反过来，两个⽂本越相似，那么它们之间的欧式距离越⼩；从上⾯图中我们可以看出，x轴为d（欧式距离），以红⾊虚线为例，它们描述了两个相似⽂本loss与欧式距离之间的关系，因为欧式距离越⼤与"两个⽂本相似"这个事实事与愿违，那么我们就对它们惩罚越⼤（即loss越⼤）。
