Изменения
Удалена запятая
<math>l(x_i, x_j, x_k) = \max(0, ||h_i-h_j||_2^2 - ||h_i-h_k||_2^2 + \alpha)</math>,
где <math>\alpha</math> — это заранее заданный предел. Обе функции стремятся приблизить похожие объекты, и увеличить расстояние между разными объектами. В некоторых случаях, возможно их совместное применение для достижения наилучшего результата<ref name="both">X. Di and V. M. Patel. Deep tattoo recognition. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pages 51–58, 2016.</ref>. Тогда [[Функция потерь и эмпирический риск|эмпирический риск]] (англ. error function) равен
<math>L(W) = \sum l + \mu R(W)</math>,
