triplet loss（如何在caffe中增加layer以及caffe中triplet loss layer的实现）
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如何在caffe中增加layer以及caffe中triplet loss layer的实现
1、属于哪个类型的layer，就打开哪个hpp文件，这里就打开vision_layers.hpp，然后自己添加该layer的定义，或者直接复制Convolution_Layer的相关代码来修改类名和构造函数名都改为Aaa_Layer，如果不用GPU，将*_gpu的声明都去掉。
2、实现自己的layer，编写Aaa_Layer.cpp，加入到src/caffe/layers，主要实现Setup、Forward_cpu、Backward_cpu。
3、如果需要GPU实现，那么在Aaa_Layer.cu中实现Forward_gpu和Backward_gpu。
4、修改src/caffe/proto/caffe.proto，好到LayerType，添加Aaa，并更新ID，如果Layer有参数，添加AaaParameter类。
5、在src/caffe/layer_factory.cpp中添加响应代码。
6、在src/caffe/test中写一个test_Aaa_layer.cpp，用include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp来检查前向后向传播是否正确。
如何评价ECCV2016中提出的center loss
center loss的原理主要是在softmax loss的基础上，通过对训练集的每个类别在特征空间分别维护一个类中心，在训练过程，增加样本经过网络映射后在特征空间与类中心的距离约束，从而兼顾了类内聚合与类间分离。
同样是作为训练阶段的辅助loss，center loss相对于contrastive和triplet loss的优点显然省去了复杂并且含糊的样本对构造过程，只需要在特征输出层中引入即可
另一个角度上说，center loss采取的是在训练过程中用空间换取时间的策略，对于不惜计算资源的深度学习任务而言也算是提供了一种新的思路吧~
triplet loss的BP的梯度怎么算
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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
现在很多算法在寻解过程，都会借助梯度来确定目标函数的下降方向，梯度可以理解为单变量时的导数，梯度下降的方法就是目标函数的下降方向。
你可以到《神经网络之家》nnetinfo中查看《梯度下降法》一文来理解，另外还有《Levenberg-Marquardt法理论基础》方法，也讲解了在数据不太大时，一种更优于梯度下降法的寻解方法
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祝学习愉快
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