Open zhyan-NLP opened 4 months ago
你好，在cal_ot()函数中，如果我没理解错的话cost计算的是图像/文本嵌入向量到结构嵌入向量的代价，而且用的是欧氏距离，但是根据cost的具体计算， cost=(mm_embeddings[i,:].reshape(-1,mm_dim)-st_embeddings[i,:].reshape(st_dim,-1))*2self.scale 并不能看出是两个向量的欧式距离，而且它们的维度是不一样的。 以上，希望作者能给出解答。谢谢
你好，在cal_ot()函数中，如果我没理解错的话cost计算的是图像/文本嵌入向量到结构嵌入向量的代价，而且用的是欧氏距离，但是根据cost的具体计算， cost=(mm_embeddings[i,:].reshape(-1,mm_dim)-st_embeddings[i,:].reshape(st_dim,-1))*2self.scale 并不能看出是两个向量的欧式距离，而且它们的维度是不一样的。 以上，希望作者能给出解答。谢谢