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MDR loss希望正样本和anchor之间的距离不被拉到无限近，同时负样本也不希望被推到无限远。以类别错误噪声样本来说，不同牌匾被误分为同一类别，按照Triplet loss的优化目标则会强制模型将两者距离学习到无限近，这样的话，模型会过拟合到噪声样本上，从而导致最终效果较差。
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