问一种用于二值分类的RNN损失函数

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我使用一个由GRU单元组成的RNN来比较两个包围盒的轨迹，并确定它们是否属于同一个代理。换句话说，我只对最后一步的概率得分感兴趣。

在这种情况下，我不确定如何构造损失函数。我认为有两种选择：

1)强迫网络在每一时间步骤输出正确的标签，即如果我提供一个输出应为1的正训练样本，那么我的损失函数将是网络输出在每个时间步骤减去的向量。

2)只检查最后一步的输出，只使用损失函数中的输出。

从直觉上看，第二种选择更有意义，但我相信还有其他因素在起作用。