请问下大家训练 SimCSE 时, loss 有没有这样的情况?
最近在捣鼓 SimCSE 的时候，遇到了一个情况，想跟大家伙儿交流交流，看看有没有类似的经验。
咱们都知道，SimCSE 主要是通过对比学习来让 sentence embedding 更有区分度。简单来说，就是把同一句话通过不同的 dropout mask 或者不同的 encoder （比如 Siamese 网络里不同的支路）编码出来的两个 vector 尽可能地接近，而把不同句子的 vector 尽可能地远离。这个过程里，一个关键就是那个 loss 函数，通常是交叉熵 loss，衡量的是“相似度得分”和“真实相似度”。
我训练 SimCSE 的时候，尤其是用我自己的数据集，有时候会观察到 loss 出现一些不太寻常的波动，或者说，即便是在下降，但似乎有一个“平台期”，或者说下降的速度会突然变慢，甚至有那么一小会儿停滞。
具体来说，我遇到的情况大概是这样的：
初期下降很快，然后进入“平台期”： 刚开始训练的时候，loss 下降得还挺明显的，感觉模型学习得很快。但是过了几个 epoch，loss 的下降速度明显放缓，就像进入了一个平台，很难再有突破性的下降。这时候我就会怀疑是不是学习率太小了，或者模型已经收敛了，但经验告诉我，数据集里还有很多可以挖掘的信息，模型应该还没到极限。
偶尔出现小幅反弹： 更奇怪的是，有时候在 loss 稳定下降的过程中，偶尔会出现一两次很小的反弹，损失值往上跳那么一点点，然后又继续往下走。这种波动幅度不大，但就是让我觉得有点不寻常。它不像那种过拟合导致的大幅震荡，更像是在微调过程中，某个 batch 的样本特别“棘手”，导致短时间内的表现受到影响。
梯度消失/爆炸的怀疑（但不太像）： 我也怀疑过是不是梯度出了问题，比如梯度消失导致参数更新缓慢，或者梯度爆炸导致不稳定的更新。但我观察了梯度的大小，并没有出现极端的值，所以排除是典型的梯度爆炸或消失。不过，在对比学习这种涉及成对样本计算相似度然后取 log 的过程中，梯度计算本身就比较复杂，可能存在一些不太直观的数值稳定性问题。
我尝试了一些常规操作来改善这种现象：
调整学习率： 我试过调大或调小学习率，也尝试了学习率衰减策略。有的时候微调学习率能改善平台的现象，但并不能完全解决。
Batch Size： SimCSE 对 batch size 的大小似乎比较敏感，我尝试过不同的 batch size，发现大 batch size 的确有助于 loss 的稳定和下降，但有时候也会加剧平台的现象。
温度参数（Temperature）： 这个参数在 SimCSE 里很重要，它控制了对比学习的“硬度”。我试过调整温度，发现太高或者太低都会影响训练的稳定性，但找到一个完美的平衡点并不容易。
数据增强： 我也尝试了不同的数据增强策略，比如随机词语替换、删除等，希望能给模型提供更多样化的输入。这确实在一定程度上缓解了问题，但没有根治。
我现在在想，会不会是 SimCSE 的损失函数本身的一些特性导致的？比如说，在对比学习中，如果 batch 里大部分样本都很容易区分开，那么 loss 可能就下降得很快。但如果遇到一些语义上很接近但又有细微差别的句子，或者是一些非常难区分的负样本对，模型可能就需要更多的时间来学习区分它们，这时候就会出现平台期或者缓慢下降。
另外，我用的是 SimCSE 的无监督版本，只做了简单的 dropout。我看到一些研究也提到了其他的数据增强方式，比如回译或者同义词替换，这些会不会对 loss 的表现有更大的影响？
大家在训练 SimCSE 的时候，有没有遇到过类似的 loss 波动或者平台期？你们是怎么解决的？有没有什么特别的技巧或者经验可以分享一下？我有点想尝试一下有监督的 SimCSE，看看在标注数据上是否会有所不同。
非常期待大家的经验和见解！
咱们都知道，SimCSE 主要是通过对比学习来让 sentence embedding 更有区分度。简单来说，就是把同一句话通过不同的 dropout mask 或者不同的 encoder （比如 Siamese 网络里不同的支路）编码出来的两个 vector 尽可能地接近，而把不同句子的 vector 尽可能地远离。这个过程里，一个关键就是那个 loss 函数，通常是交叉熵 loss，衡量的是“相似度得分”和“真实相似度”。
我训练 SimCSE 的时候，尤其是用我自己的数据集，有时候会观察到 loss 出现一些不太寻常的波动，或者说，即便是在下降，但似乎有一个“平台期”，或者说下降的速度会突然变慢，甚至有那么一小会儿停滞。
具体来说，我遇到的情况大概是这样的：
初期下降很快，然后进入“平台期”： 刚开始训练的时候，loss 下降得还挺明显的，感觉模型学习得很快。但是过了几个 epoch，loss 的下降速度明显放缓，就像进入了一个平台，很难再有突破性的下降。这时候我就会怀疑是不是学习率太小了，或者模型已经收敛了，但经验告诉我，数据集里还有很多可以挖掘的信息，模型应该还没到极限。
偶尔出现小幅反弹： 更奇怪的是，有时候在 loss 稳定下降的过程中，偶尔会出现一两次很小的反弹，损失值往上跳那么一点点，然后又继续往下走。这种波动幅度不大，但就是让我觉得有点不寻常。它不像那种过拟合导致的大幅震荡，更像是在微调过程中，某个 batch 的样本特别“棘手”，导致短时间内的表现受到影响。
梯度消失/爆炸的怀疑（但不太像）： 我也怀疑过是不是梯度出了问题，比如梯度消失导致参数更新缓慢，或者梯度爆炸导致不稳定的更新。但我观察了梯度的大小，并没有出现极端的值，所以排除是典型的梯度爆炸或消失。不过，在对比学习这种涉及成对样本计算相似度然后取 log 的过程中，梯度计算本身就比较复杂，可能存在一些不太直观的数值稳定性问题。
我尝试了一些常规操作来改善这种现象：
调整学习率： 我试过调大或调小学习率，也尝试了学习率衰减策略。有的时候微调学习率能改善平台的现象，但并不能完全解决。
Batch Size： SimCSE 对 batch size 的大小似乎比较敏感，我尝试过不同的 batch size，发现大 batch size 的确有助于 loss 的稳定和下降，但有时候也会加剧平台的现象。
温度参数（Temperature）： 这个参数在 SimCSE 里很重要，它控制了对比学习的“硬度”。我试过调整温度，发现太高或者太低都会影响训练的稳定性，但找到一个完美的平衡点并不容易。
数据增强： 我也尝试了不同的数据增强策略，比如随机词语替换、删除等，希望能给模型提供更多样化的输入。这确实在一定程度上缓解了问题，但没有根治。
我现在在想，会不会是 SimCSE 的损失函数本身的一些特性导致的？比如说，在对比学习中，如果 batch 里大部分样本都很容易区分开，那么 loss 可能就下降得很快。但如果遇到一些语义上很接近但又有细微差别的句子，或者是一些非常难区分的负样本对，模型可能就需要更多的时间来学习区分它们，这时候就会出现平台期或者缓慢下降。
另外，我用的是 SimCSE 的无监督版本，只做了简单的 dropout。我看到一些研究也提到了其他的数据增强方式，比如回译或者同义词替换，这些会不会对 loss 的表现有更大的影响？
大家在训练 SimCSE 的时候，有没有遇到过类似的 loss 波动或者平台期？你们是怎么解决的？有没有什么特别的技巧或者经验可以分享一下？我有点想尝试一下有监督的 SimCSE，看看在标注数据上是否会有所不同。
非常期待大家的经验和见解！
网友意见
谢邀
我才刚大二，不搞深度学习呀(｡•́︿•̀｡)
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