陈子豪

这种情况可能是您的数据集表现非常好（小概率），也可能是构造的三元组有问题，检查您的数据标签和内容。确保一一对应并分布合理。另外，损失是否会下降？还是只在小范围内做抖动？为了排除loss的问题，您可以尝试替换成交叉熵损失，使用同样的超参数进行训练，看是否会出现同样的情况。

我尝试过256 和1024 ，没有明显影响

后来怎么样了

In theory, difficult sample mining should be useful to further improve the model effect. In my vision, it is possible to first fine-tune the pre-trained model with a normal classification...

> 输出embedding大小影响不明显。但是在CUB数据集上三元组损失似乎没有提升，相同参数下仅使用交叉熵损失达到了86以上的准确率，仅使用三元组损失训练不起来损失一直比较低。不知道您有没有遇到过这种情况 似乎是在别的数据集上遇到过类似问题。

> 您好，为什么我在用三元组损失训练的时候，损失值在两个epoch之后就变为0了呢？ 这个需要检查一下代码或者数据文件，是否存在损坏。

https://www.datafountain.cn/special/guanyunshitian/competition

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