triplet_loss问题，求教，急

[xiaomingdaren123]

首先非常感谢您提供的代码，有两个问题希望您能提供帮助 1、在我用batch_hard_triplet_loss方法训练手写数字网络时，我发现如果我的网络不加BN层,训练一会之后loss就会固定在margin的大小不在下降，并且acc（acc使用KNN求得）变成了0，我查看了一下_pairwise_distances，发现距离矩阵也差不多都变成了？这是什么原因造成的呢，必须要加bn层吗？ 2、我将batch_hard_triplet_loss用在其他分类任务当中，网络采用VGG网络以及自己设计的简单网络，我发现就算我加了BN层，两个网络也会出现上述情况，我只用了三元组损失并没有使用其他损失，不知道这是什么原因？跟网络的大小或者分类任务的难易有关吗？ 谢谢，希望您能回答。

[lawlite19]

1. loss固定在margin大小说明embeddings聚在了一点，没有区分开，尝试降低learning rate 试试；
2. 另外如果类别很多（这里手写数字之后10个类别应该无碍），输入数据需要进行采样，查看这里

[xiaomingdaren123]

首先，感谢您的回答 第一张图是我的网络结构，网络结构并不复杂，是一个7分类的问题，学习率已经设置为0.0001，采用Adam优化，但是还是会出现图二的训练情况，我将网络的最后一层求出的distance距离输出看了一下，发现acc等于0的时候我的dis矩阵所有元素基本都开始接近于0了,不知道是什么原因造成的？

[sugar2019]

@xiaomingdaren123 请问您的问题解决了吗？我的batch_hard也遇到了相同的问题，修改网络权重初始值和调节学习率都没有效果。结果自己重新训练的时候就出现了只有第一个step的loss有值，后面就全部都是inf了。