Question

caffe的contrastiveLoss怎样设置loss weight

Answer 1

Deepid2论文里训练中提到的lamda（验证信号的权重），是不是应该用这个lossweight体现呢

是的。作为一个hyperparameter需要人为调整。详情见文章的4.1节。
其中比较好的结果是其中比较好的结果是. 如果你的模型跟DeepID2所用模型类似，训练数据库也类似的话，可以以0.05为参考值进行微调，而不需要像文章中一样进行大量的搜索调参。

具体到Caffe中如何设置，在loss layer的大括号中加一行loss_weight就好啦 。比如Caffe | Loss：

layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "pred"
bottom: "label"
top: "loss"
loss_weight: 1
}