Open Hunter-P opened 4 years ago
您好!我想请问: 在train_model.py中,计算loss的输入里面,为什么要输入两个一样的labels,这样labels的loss不就没有意义了吗? loss = calc_loss(view1_feature, view2_feature, view1_predict, view2_predict, labels, labels, alpha, beta)
我也想问这个问题,同时这里得label信息指的是图片得类别吗?我看代码中最后输出得是一个10个节点得全连接,没有经过sigmod变换,直接进行得输出吗?还有theta11、theta22两个imge和text之间得相似度,这里计算得是同一个图片和文本吗? 期待回复
您好!我想请问: 在train_model.py中,计算loss的输入里面,为什么要输入两个一样的labels,这样labels的loss不就没有意义了吗? loss = calc_loss(view1_feature, view2_feature, view1_predict, view2_predict, labels, labels, alpha, beta)