训练时的Loss与原论文不一致

[oym1994]

您好，非常感谢您的开源工作，您代码中的损失函数为：

论文中的损失函数为：

您好像是故意删除了未匹配部分的损失函数，请问这样做是出于什么考虑的呢？精度的损失是否主要因这个操作造成的？谢谢您的关注和回复

[atomishcv]

@oym1994 你好，请问你训练时出现过loss值为nan的情况吗？

[yangfuwei]

经常Nan，如果score[0][x][y]很小，log(score[0][x][y].exp())会变成无穷小。

[dreamFalse]

log(score[0][x][y].exp())与score[0][x][y]数值上不一样吗？先取指数再取对数 @yangfuwei @oym1994

[sunset326]

你好老哥，请问你知道如何评估吗

[guanfang12]

in load_data.py, the code as follows: MN2 = np.concatenate([missing1[np.newaxis, :], (len(kp2_np)) * np.ones((1, len(missing1)), dtype=np.int64)]) MN3 = np.concatenate([(len(kp1_np)) * np.ones((1, len(missing2)), dtype=np.int64), missing2[np.newaxis, :]])

these means [i,N+1] and [M+1,j]