This loss is used for measuring a relative similarity between samples. For example, you put two images with the same category through a CNN and get two vectors. You want the distance between those two vectors to be as small as possible. If you put two images with different categories through a CNN, you want the distance between those vectors to be as large as possible. This loss function tries to send the first distance toward 0 and the second distance larger than some margin. However, the only thing that matter is that the distance between the good pair is smaller than the distance between the bad pair.
Cette perte est utilisée pour mesurer une similarité relative entre les échantillons. Par exemple, nous faisons passer deux images de même catégorie dans un ConvNet et nous obtenons deux vecteurs. Nous voulons que la distance entre ces deux vecteurs soit la plus petite possible. Cette fonction de perte essaie d’envoyer la première distance vers 0 et la seconde distance plus grande qu’une certaine marge. Cependant, la seule chose qui importe est que la distance entre la bonne paire soit plus petite que la distance entre la mauvaise paire.