以欧氏距离为距离度量的暹罗模型能在推理过程中使用余弦相似性吗？

Question

如果我有3个嵌入Anchor, Positive, Negative从一个暹罗模型训练欧几里得距离作为三重子损失的距离度量。

在推理过程中可以使用余弦相似度吗？

我注意到，如果用A，P，N模型计算欧氏距离，结果在大多数情况下似乎与匹配图像的距离变小，而非匹配图像的距离更大是一致的。

如果我在上面的嵌入中使用余弦相似性，我无法区分(A, P)和(A, N)之间的相似值，或者对于不同的图像，一个值似乎更高，反之亦然。

三胞胎是随机选择的，没有在线硬，半硬挖掘。

想知道我在实现中是否犯了错误，或者推理时间中的距离函数应该是相同的。

Answer 1

推理时使用的距离函数应与训练时使用的距离函数相同。距离函数将影响嵌入的学习方式，在推理时确定相似度将使用相同的嵌入空间。

如果你认为余弦嵌入损耗能比欧几里得距离更好地代表你的数据，你可以用它来训练你的网络。

Answer 2

余弦距离不是真正的度量，它违反了不可分辨的恒等式，因为余弦距离不太关心所讨论的向量的大小。

余弦距离比欧氏距离具有更强的可解释性，因为余弦在[-1,1]上是有界的，但需要谨慎应用。