As opposed to using typical cross-entropy loss for binary decision, we employed the contrastive loss, which is shown in many works to perform well for Siamese networks. Contrastive loss is a better metric for comparison tasks as it focuses on learning from the distance metric as opposed to cross-entropy loss which focuses on classification error. The contrastive loss is defined as follows [1]}:
\(\texttt {Loss}=Y\times D^2+(1-Y)\times \max (\texttt {Margin}-D,0)^2\) 

Вместо использования типичной функции потерь перекрестной энтропии для бинарного решения, мы применили контрастную функцию потерь, которая, как показано во многих работах, хорошо справляется с Siamese-сетями. Контрастная функция потерь является лучшей метрикой для задач сравнения, так как она фокусируется на обучении на основе метрики расстояния, в отличие от перекрестной энтропии, которая фокусируется на ошибке классификации. Контрастная функция потерь определяется следующим образом [1]:

\(\texttt{Потеря}=Y\times D^2+(1-Y)\times \max (\texttt{Граница}-D,0)^2\)