Вопрос или проблема
Если у меня есть 3 встраивания Anchor, Positive, Negative из сиамской модели, обученной с использованием евклидового расстояния в качестве метрики расстояния для триплетной потери.
Можно ли использовать косинусное сходство во время вывода?
Я заметил, что если я вычисляю евклидово расстояние с помощью модели от A, P, N, результаты кажутся довольно последовательными: соответствующие изображения имеют меньшее расстояние, а несоответствующие изображения — большее расстояние в большинстве случаев.
Если я использую косинусное сходство для вышеупомянутых встраиваний, я не могу различить, поскольку значения сходства между (A, P) и (A, N) кажутся почти равными, или для различных изображений одно значение кажется выше, и наоборот.
Триплеты были выбраны случайным образом без онлайн-сложного или полусложного майнинга.
Интересно, сделал ли я ошибку где-то в реализации или функция расстояния во время вывода должна оставаться одинаковой.
Функция расстояния, используемая во время вывода, должна быть такой же, как и при обучении. Функция расстояния влияет на то, как встраивания обучаются, и определение сходства во время вывода будет использовать это же пространство встраиваний.
Вы можете обучить свою сеть с помощью Cosine Embedding Loss, если считаете, что это лучше представит ваши данные, чем евклидово расстояние.
Косинусное расстояние не является истинной метрикой, оно нарушает идентичность неразличимости, поскольку косинусное расстояние не очень заботится о величине рассматриваемых векторов.
Косинусное расстояние имеет больше интерпретируемости, чем евклидово расстояние, так как косинус ограничен на $[-1,1]$, но его нужно применять с осторожностью.
Ответ или решение
Вопрос, касающийся использования косинусного сходства во время инференса для модели Сиамese, обученной с использованием евклидова расстояния в качестве метрики расстояния, поднимает несколько важных аспектов, касающихся теории и практики глубокого обучения.
Основные аспекты использования метрик расстояния
-
Определение метрики: Модели Сиамese обычно обучаются с целью минимизировать расстояние между вложениями положительных пар (опорное и положительное) и максимизировать расстояние между вложениями отрицательных пар (опорное и отрицательное). Метрика, используемая в процессе обучения, задает способ, каким образом модели будут интерпретировать и различать векторы вложений.
-
Евклидово расстояние: Эта метрика учитывает как направление, так и величину векторов. Оно является "полнометрическим" расстоянием, что означает, что для близких по значению векторов расстояние будет маленьким, а для далеких – большим. При обучении модели на такой метрике модель будет стараться создать вложения, которые действительно учитывают расстояние между ними в пространстве векторов.
-
Косинусное сходство: В отличие от евклидова расстояния, косинусное сходство подразумевает измерение угла между векторами, игнорируя их величину. Таким образом, два вектора с одинаковым направлением, но различающейся длиной будут иметь максимальное сходство, даже если один из векторов будет нулевым, что может привести к путанице в оценках "сходства".
Влияние на инференс
При использовании косинусного сходства для оценки вложений, обученных на евклидова расстоянии, могут возникнуть следующие проблемы:
-
Неправильная интерпретация: Если косинусное сходство применяется к вложениям, которые были оптимизированы для евклидова расстояния, можно заметить, что значения «сходства» между векторами могут не отражать их истинную природу. Это объясняется тем, что модель не учитывает различные длины векторов при обучении, что и приводит к нежелательным результатам на этапе инференса.
-
Потеря четкости в различении: Использование двух разных метрик на разных этапах – обучение и инференс – ведет к путанице из-за разницы в интерпретации данных. Это может объяснить, почему значения косинусного сходства между (A, P) и (A, N) оказываются близкими или колеблющимися.
Рекомендации
-
Согласованность метрик: Чтобы избежать проблем, рекомендуется использовать ту же метрику, что и в процессе обучения. Если была выбрана евклидова метрика, лучше всего придерживаться ее в процессе инференса.
-
Модели с косинусным сходством: Если в дальнейшем вы считаете, что косинусное сходство более подходящее для вашей задачи, следует рассмотреть обучение модели, используя специальную косинусную потерь, которая позволит модели действительно извлекать полезную информацию из данных.
-
Детальная проверка реализации: Возможно, стоит пересмотреть реализацию вашего кода, чтобы убедиться, что все этапы обработки данных выполняются корректно и что метрики правильно масштабируются.
Заключение
Выбор метрики имеет решающее значение для производительности модели Сиамese. Рекомендуется использовать одну и ту же метрику как в обучении, так и в инференсе для обеспечения консистентности и точности оценки. Если у вас есть возможность, постарайтесь экспериментировать с разными метриками и потерями, чтобы найти наиболее подходящее решение для вашей конкретной задачи. Это уникальный подход сделает вашу модель более устойчивой и эффективной.