neural-network - 为孪生网络中的对比损失选择边际

Question

我正在为度量学习任务构建一个孪生网络，使用对比损失函数，我不确定如何为损失设置“边际”超参数。

我对损失函数的输入目前是来自 RNN 层的 1024 维密集嵌入 - 该输入的维度是否会影响我选择边距的方式？我应该先使用密集层将其投影到低维空间吗？任何有关如何选择特定保证金值（或任何相关研究）的指示都将不胜感激！万一这很重要，我正在使用 PyTorch。

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Answer 1

您不需要将其投影到较低维度的空间。边距与空间维度的相关性取决于损失的公式化方式：如果您不对嵌入值进行归一化并计算向量之间的全局差异，则右边距将取决于维度。但是，如果您计算归一化差异，例如余弦距离，则边距值将不取决于嵌入空间的维度。这里解释了排名（或对比）损失，它可能有用https://gombru.github.io/2019/04/03/ranking_loss/