Extender perda contrastiva com informações de diferença de idade

[vitalwarley]

Contexto sobre o funcionamento da perda está em https://github.com/vitalwarley/research/issues/33#issuecomment-1705631136.

Minha ideia:

def contrastive_loss(x1, x2, ages_x1, ages_x2, kinship_relations, beta=0.08):

Vamos obter um age_diff entre todos os indivíduos, computar cada probabilidade em relação a uma PDF pré-definida (e.g., power-law para bb), determinar uma penalidade (e.g. via a multiplicação dessa probabilidade com cosine_mat) e adicioná-la à perda.

[vitalwarley]

Lembrando que

    cosine_mat = torch.cosine_similarity(torch.unsqueeze(x1x2, dim=1),
                                         torch.unsqueeze(x1x2, dim=0), dim=2) / beta

em cosine_mat temos majoritariamente pares negativos -- qualquer par (i, j) onde i != j ou j != i + batch_size, para i < batch_size.

Como saber o tipo de relacionamento entre o par (i, j) na matriz cosine_mat? Eu sei, por exemplo, o parentesco de (i, i + batch_size), mas não sei os demais.

Uma solução é combinar o título parcial do primeiro indivíduo (e.g., father de father-son) mais o título parcial do segundo indivíduo (e.g., grandson de grandfather-grandson). Mas os indivíduos seguem essa ordem mesmo, isso é, em todo par father-son temos x1 provindo do father e x2 provindo do son? Se não, podemos usar ages_x1 e ages_x2 para definir isso.

Além da idade, parece que o gênero também é necessário. ms pode ser (male, female) ou (female, male). Combinar os indivíduos do par com os indivíduos do par fs precisa respeitar a ordem (female, male).

[vitalwarley]

Após usar as estimativas de idade e gênero, temos uma questão a resolver sobre a combinação dos termos do parentesco

is_kin = 1

x1	x2	age_x1	age_x2	gender_x1	gender_x2	kinship_type	is_kin	age_diff
N33	N21	82	40	female	female	md	1	42
P80	P50	45	19	female	male	gmgs	1	26
L66	L30	20	22	male	male	bb	1	2
D53	D30	55	58	male	male	bb	1	3
D94	D87	63	30	male	male	gfgs	1	33

is_kin = 0

x1	x2	age_x1	age_x2	gender_x1	gender_x2	kinship_type	is_kin	age_diff
A97	B30	73	39	male	male	father-grandson	0	34
Z90	J100	37	44	male	female	father-daughter	0	7
N33	Q71	82	73	female	male	mother-grandson	0	9
Z21	Q71	99	73	male	male	brother-grandson	0	26
S63	K43	85	63	female	male	siblings-grandson	0	22

Para qual parentesco mapear os novos tipos: father-grandson, father-daughter, etc?

[vitalwarley]

Para qual parentesco mapear os novos tipos: father-grandson, father-daughter, etc?

kinship_type define qual PDF usar para extrair a probabilidade de age_diff.

[vitalwarley]

father-grandson pode ser mapeado para: gfgs, fs, bb. A escolha define a probabilidade de se obter age_diff. No caso de (A97, B30), temos age_diff = 34, que é menos provavável para bb, enquanto que mais provável para fs.