DPSH论文在复现中的问题。《feature learning based deep supervised hashing with pairwise labels》IJCAI16

最近仔细阅读了一篇论文《feature learning based deep supervised hashing with pairwise labels》，利用pair的图像和标签进行supervised图像检索，我对其进行了复现。模型的结构如下，由一个特征提取部分加一个目标函数部分构成，特征提取部分是两个pretrain好的CNN，他们的权重参数是共享的，再引出两支全连接层生成hash编码。

这个模型的loss由两项构成，分别是一个极大似然项（使得网络成功分类），和一个正则项（驱动网络生成二进制编码）。

但是在训练过程中，发生了第一项不更新的情况，使得单只网络对所有图像生成的hash码是相同的，导致无法有效检索。

请问有研究者复现过本文吗，采用了什么策略，我用的adam优化器，lr=1e-4，batch_size=64

DPSH论文在复现中的问题。《feature learning based deep supervised hashing with pairwise labels》IJCAI16

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