核心在于让模型学会“拉开不同类距离、拉近同类距离”，依赖损失函数（如三元组、对比损失）、数据组织与训练策略协同；三元组损失要求锚点与正样本距离小于锚点与负样本距离。
构建图像嵌入模型的核心，不是堆叠网络层数，而是让模型学会“拉开不同类距离、拉近同类距离”——这靠的是损失函数设计、数据组织方式和训练策略的协同。
传统分类模型输出类别概率，但嵌入任务需要向量间的几何关系。三元组损失要求：锚点（anchor）与正样本（same class）距离
嵌入模型最终用于检索或聚类，输入必须和线上推理一致。常见误区是训练用 RandomResizedCrop，而推理用 CenterCrop，导致分布偏移。
随机打乱 batch 很难保证每批都有足够正负样本对。尤其类别不均衡时，小众类可能整 epoch 都没被选为正样本。
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分类准确率高 ≠ 嵌入好。真正关键的是：给一张查询图，在库中找 top-K 最近邻，看多少属于同一类。
基本上就这些。模型结构（ResNet、ViT 或 EfficientNet）只是载体，真正决定嵌入质量的是你怎么定义“相似”，以及怎么把这种定义稳稳地教给模型。
以上就是Python深度学习构建图像嵌入模型的训练过程解析【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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