关于CL loss与Reconstruction loss，Dual prediction loss大小差距的问题

[180400518]

在代码运行中，发现Reconstrucion loss，Dual prediction loss与CL loss的大小相差较大（CL loss约为其他两个loss的一千倍），请问这种设计的原因是什么？训练中是怎么解决因这种大小差距导致的优化不平衡的问题的呢？

[Lin-Yijie]

您好，我们通过人工超参数平衡几个损失项。
首先CL loss是对性能提升最大的损失项，Dual prediction loss的训练需要表征已具备一定的判别性，同时实验发现Dual prediction和Reconstruction loss的拟合非常容易,因此我们把Dual loss 和Reconstruction loss的权重设置的较小。