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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Tce3stUlHN0L"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors.\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:11.836668Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:16:11.835691Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:11.838544Z"
    },
    "id": "tuOe1ymfHZPu"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MfBg1C5NB3X0"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow 애드온 손실: TripletSemiHardLoss\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/losses_triplet\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/losses_triplet.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/losses_triplet.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서 소스 보기</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/addons/tutorials/losses_triplet.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드하기</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xHxb-dlhMIzW"
   },
   "source": [
    "## 개요\n",
    "\n",
    "이 노트북은 TensorFlow 애드온에서 TripletSemiHardLoss 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.\n",
    "\n",
    "### 리소스:\n",
    "\n",
    "- [FaceNet : 얼굴 인식 및 클러스터링을위한 통합 임베딩](https://arxiv.org/pdf/1503.03832.pdf)\n",
    "- [Oliver Moindrot의 블로그는 알고리즘을 자세히 설명하는 훌륭한 작업을 수행합니다.](https://omoindrot.github.io/triplet-loss)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "bQwBbFVAyHJ_"
   },
   "source": [
    "## TripletLoss\n",
    "\n",
    "FaceNet 논문에 처음 소개된 TripletLoss는 신경망을 훈련하여 같은 클래스의 특성을 밀접하게 포함하면서 서로 다른 클래스의 임베딩 간의 거리를 최대화합니다. 이를 위해 하나의 음수 샘플과 하나의 양수 샘플과 함께 앵커가 선택됩니다. ![fig3](https://user-images.githubusercontent.com/18154355/61485418-1cbb1f00-a96f-11e9-8de8-3c46eef5a7dc.png)\n",
    "\n",
    "**손실 함수는 Euclidean 거리 함수로 설명됩니다.**\n",
    "\n",
    "![function](https://user-images.githubusercontent.com/18154355/61484709-7589b800-a96d-11e9-9c3c-e880514af4b7.png)\n",
    "\n",
    "A는 앵커 입력이고, P는 양의 샘플 입력이고, N은 음의 샘플 입력이며, 알파는 트리플릿이 너무 \"쉬워지는\" 시점을 지정하기 위해 사용하는 한계입니다. ."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wPJ5521HZHeL"
   },
   "source": [
    "## SemiHard 온라인 학습\n",
    "\n",
    "이 논문에서 볼 수 있듯이 가장 좋은 결과는 \"Semi-Hard\"로 알려진 트리플릿에서 얻습니다. 트리플릿은 음이 양보다 앵커에서 더 멀리 있는 트리플릿으로 정의되지만, 여전히 양의 손실을 생성합니다. 이러한 트리플릿을 효율적으로 찾기 위해 온라인 학습을 활용하고 각 배치에서 Semi-Hard 예제를 통해서만 훈련합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MUXex9ctTuDB"
   },
   "source": [
    "## 설정"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:11.846453Z",
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     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:16:14.400154Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:14.399494Z"
    },
    "id": "6Vyo25M2ba1P"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q -U tensorflow-addons"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:14.405163Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:14.930326Z"
    },
    "id": "IqR2PQG4ZaZ0"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import io\n",
    "import numpy as np"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:14.935405Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:21.273996Z"
    },
    "id": "WH_7-ZYZYblV"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_addons as tfa\n",
    "import tensorflow_datasets as tfds"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "0_D7CZqkv_Hj"
   },
   "source": [
    "## 데이터 준비하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:21.280875Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:26.822334Z"
    },
    "id": "iXvByj6wcT7d"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[1mDownloading and preparing dataset mnist/3.0.1 (download: 11.06 MiB, generated: 21.00 MiB, total: 32.06 MiB) to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/mnist/3.0.1...\u001b[0m\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING:absl:Dataset mnist is hosted on GCS. It will automatically be downloaded to your\n",
      "local data directory. If you'd instead prefer to read directly from our public\n",
      "GCS bucket (recommended if you're running on GCP), you can instead pass\n",
      "`try_gcs=True` to `tfds.load` or set `data_dir=gs://tfds-data/datasets`.\n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[1mDataset mnist downloaded and prepared to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/mnist/3.0.1. Subsequent calls will reuse this data.\u001b[0m\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def _normalize_img(img, label):\n",
    "    img = tf.cast(img, tf.float32) / 255.\n",
    "    return (img, label)\n",
    "\n",
    "train_dataset, test_dataset = tfds.load(name=\"mnist\", split=['train', 'test'], as_supervised=True)\n",
    "\n",
    "# Build your input pipelines\n",
    "train_dataset = train_dataset.shuffle(1024).batch(32)\n",
    "train_dataset = train_dataset.map(_normalize_img)\n",
    "\n",
    "test_dataset = test_dataset.batch(32)\n",
    "test_dataset = test_dataset.map(_normalize_img)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "KR01t9v_fxbT"
   },
   "source": [
    "## 모델 빌드하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "wvOPPuIKhLJi"
   },
   "source": [
    "![fig2](https://user-images.githubusercontent.com/18154355/61485417-1cbb1f00-a96f-11e9-8d6a-94964ce8c4db.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:26.840832Z",
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     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:16:27.215196Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:27.214400Z"
    },
    "id": "djpoAvfWNyL5"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=2, padding='same', activation='relu', input_shape=(28,28,1)),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),\n",
    "    tf.keras.layers.Dropout(0.3),\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=2, padding='same', activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),\n",
    "    tf.keras.layers.Dropout(0.3),\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(256, activation=None), # No activation on final dense layer\n",
    "    tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.math.l2_normalize(x, axis=1)) # L2 normalize embeddings\n",
    "\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "HYE-BxhOzFQp"
   },
   "source": [
    "## 훈련 및 평가하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:27.230464Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:16:27.239035Z"
    },
    "id": "NxfYhtiSzHf-"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Compile the model\n",
    "model.compile(\n",
    "    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),\n",
    "    loss=tfa.losses.TripletSemiHardLoss())\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:16:27.244591Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:17:03.991416Z"
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    "id": "TGBYNGxgVDrj"
   },
   "outputs": [
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/5\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "   1/1875 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.9853"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  12/1875 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.9757"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  24/1875 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.9612"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  36/1875 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.9524"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  49/1875 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.9398"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  62/1875 [..............................] - ETA: 7s - loss: 0.9289"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  75/1875 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.9212"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  88/1875 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.9113"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 100/1875 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.9048"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 112/1875 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.8993"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 124/1875 [>.............................] - ETA: 7s - loss: 0.8895"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
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      " 136/1875 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.8802"
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      "1875/1875 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 0.5884\n"
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      "Epoch 2/5\n"
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      " 177/1875 [=>............................] - ETA: 5s - loss: 0.4282"
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      " 192/1875 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.4287"
     ]
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      " 236/1875 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.3984"
     ]
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      " 250/1875 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.3970"
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      " 264/1875 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.3955"
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      " 278/1875 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.3954"
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      " 292/1875 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.3961"
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      " 307/1875 [===>..........................] - ETA: 5s - loss: 0.3949"
     ]
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      "1807/1875 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3936"
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      "1822/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3936"
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      "1838/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3941"
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      "1842/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3901"
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      "1856/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3898"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1871/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3899"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1875/1875 [==============================] - 7s 3ms/step - loss: 0.3898\n"
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   "source": [
    "# Train the network\n",
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    "# Evaluate the network\n",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:17:07.312505Z"
    },
    "id": "dqSuLdVZGNrZ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Save test embeddings for visualization in projector\n",
    "np.savetxt(\"vecs.tsv\", results, delimiter='\\t')\n",
    "\n",
    "out_m = io.open('meta.tsv', 'w', encoding='utf-8')\n",
    "for img, labels in tfds.as_numpy(test_dataset):\n",
    "    [out_m.write(str(x) + \"\\n\") for x in labels]\n",
    "out_m.close()\n",
    "\n",
    "\n",
    "try:\n",
    "  from google.colab import files\n",
    "  files.download('vecs.tsv')\n",
    "  files.download('meta.tsv')\n",
    "except:\n",
    "  pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "VAtj_m6Z_Uwe"
   },
   "source": [
    "## Embedding Projector"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Y4rjlG9rlbVA"
   },
   "source": [
    "벡터 및 메타 데이터 파일은 https://projector.tensorflow.org/에서 로드하고 시각화할 수 있습니다.\n",
    "\n",
    "UMAP으로 시각화하면 포함된 테스트 데이터의 결과를 볼 수 있습니다. ![embedding](https://user-images.githubusercontent.com/18154355/61600295-e6470380-abfd-11e9-8a00-2b25e7e6916f.png)\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "accelerator": "GPU",
  "colab": {
   "collapsed_sections": [],
   "name": "losses_triplet.ipynb",
   "toc_visible": true
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.9"
  }
 },
 "nbformat": 4,
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