facenet的优化器

Facenet是一个用于人脸识别的深度学习模型，它使用了一种特殊的优化器为"Triplet Loss"。

Triplet Loss一种损失函数，用于训练Facenet模型。它通过比较三个样本之间的距离来学习将同一人的人脸样本映射到相似的特征空间中，不同人的人脸样本则映射到不同的特征空间中。

在Triplet Loss中，我们有三个样本：锚点（Anchor）、正样本（Positive）和负样本（Negative）。锚点是用来计算距离的参考样本，正样本是与锚点属于同一人的样本，而负样本则是与锚点不属于同一人的样本。优化器的目标是使得锚点与正样本之间的距离尽可能小，同时使得锚点与负样本之间的距离尽可能大。

为了实现这个目标，Facenet使用了一种特殊的优化器称为"Adaptive Moment Estimation"（Adam）。Adam优化器结合了梯度下降和动量优化的思想，能够自适应地调整学习率，从而更好地优化Triplet Loss函数。

总结起来，Facenet使用Triplet Loss作为损失函数，并使用Adam优化器来训练模型，以实现人脸识别任务。