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docs/zh_CN/algorithm_introduction/metric_learning.md

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 ## 2. 应用
-   Metric Learning 技术在生活实际中应用广泛，如我们耳熟能详的人脸识别(Face Recognition)、行人重识别(Person ReID)、图像检索(Image Retrieval)、细粒度分类(Fine-gained classification)等。随着深度学习在工业实践中越来越广泛的应用，目前大家研究的方向基本都偏向于 Deep Metric Learning(DML). 
+   Metric Learning 技术在生活实际中应用广泛，如我们耳熟能详的人脸识别(Face Recognition)、行人重识别(Person ReID)、图像检索(Image Retrieval)、细粒度分类(Fine-grained classification)等。随着深度学习在工业实践中越来越广泛的应用，目前大家研究的方向基本都偏向于 Deep Metric Learning(DML).
 
    一般来说, DML 包含三个部分: 特征提取网络来 map embedding, 一个采样策略来将一个 mini-batch 里的样本组合成很多个 sub-set, 最后 loss function 在每个 sub-set 上计算 loss. 如下图所示：
    ![image](../../images/ml_pipeline.jpg)
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    这是一类基于样本对的学习范式。他以样本对作为输入，通过直接学习样本对之间的相似度来得到有效的特征表示，常见的算法包括：[Contrastive loss](http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/hadsell-chopra-lecun-06.pdf), [Triplet loss](https://arxiv.org/abs/1503.03832), [Lifted-Structure loss](https://arxiv.org/abs/1511.06452), [N-pair loss](https://papers.nips.cc/paper/2016/file/6b180037abbebea991d8b1232f8a8ca9-Paper.pdf), [Multi-Similarity loss](https://arxiv.org/pdf/1904.06627.pdf)等
 
 2020 年发表的[CircleLoss](https://arxiv.org/abs/2002.10857)，从一个全新的视角统一了两种学习范式，让研究人员和从业者对 Metric Learning 问题有了更进一步的思考。
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docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/feature_extraction.md

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 - **Backbone**: 指定所使用的骨干网络。 值得注意的是，PaddleClas 提供的基于 ImageNet 的预训练模型，最后一层的输出为 1000，我们需要依据所需的特征维度定制最后一层的输出。
 - **Neck**: 用以特征增强及特征维度变换。这儿的 Neck，可以是一个简单的 Linear Layer，用来做特征维度变换；也可以是较复杂的 FPN 结构，用以做特征增强。
 - **Head**: 用来将 feature 转化为 logits。除了常用的 Fc Layer 外，还可以替换为 cosmargin, arcmargin, circlemargin 等模块。
-- **Loss**: 指定所使用的 Loss 函数。我们将 Loss 设计为组合 loss 的形式，可以方便得将 Classification Loss 和 Pair_wise Loss 组合在一起。
+- **Loss**: 指定所使用的 Loss 函数。我们将 Loss 设计为组合 loss 的形式，可以方便地将 Classification Loss 和 Pair_wise Loss 组合在一起。
 
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