Keras余弦相似度-正或负

Question

我正在训练模型，我的损失函数是余弦相似度：

model.compile(optimizer='adam', 
              loss=tf.keras.losses.cosine_similarity, 
              metrics=[tf.keras.metrics.CosineSimilarity(axis=1)])

在Keras中，“余弦相似度” loss应该收敛到-1吗？

另一方面，“余弦相似度” metric应该朝向1，以获得更好的准确性，对吗？

提前感谢！

Answer 1

因为这被实现为loss，并且我们在训练过程中将loss最小化，所以符号是倒置的，因此当您最小化loss（朝向-1）时，实际的相似性朝1最大化。我也认为Stable发行版中的文档有些混乱，请参见Nightly documentation和此示例：

y_true = [[0., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]
y_pred = [[1., 0.], [1., 1.], [-1., -1.]]
loss = tf.keras.losses.cosine_similarity(y_true, y_pred, axis=1)
loss.numpy()
array([-0., -0.999, 0.999], dtype=float32)