训练到后面 loss都变为0.1 an,ap变为0

[Johere]

@luhaofang 您好，我用您的代码，训练集是casia webface，一共10572类，40多万张图片，因为数据量比较大因此不使用softmax进行预训练，而是直接用triplet loss从头训练。训练到后面所有loss都是0.1，an=0,ap=0，并且使用中间的caffemodel进行测试，所有图片的128维特征向量都一样。。请问这是为什么呢？谢谢！

[luhaofang]

hi, triplet loss is an embedding method for metric optimization. So it needs a well trained classification model first.

[Johere]

好的，谢谢您的回答 我试一下先进行预训练的效果。

[ZongxianLee]

@Johere hello， do you feel convenience to tell me your email? I am also using the triplet loss for solving fine grained classification and i was a new one. Hoping to communicate with you! Thanks!

[zhangxiaopang88]

您好，請問加上預訓練模型，最後的結果怎麽樣，我也是遇到同樣的問題，不知道怎麽解決呢 @luhaofang @Johere

[xiaomingdaren123]

@zhangxiaopang88
我也遇到了同样的问题，可以交流一下吗？

[libarry]

我认为如果batch的样本很小就会出现这种情况，原文一次batch需要1600以上的样本。感觉以caffe的显存利用效率根本无法实现这样的batch_size