In a high dimensional space, there is a lot of area near the equator of the sphere. After normalisation, all your points are now normalised on the sphere. What you want is samples that are semantically similar to you to be close. The samples that are dissimilar should be orthogonal. You don’t want them to be opposite each other because there is only one point at the opposite pole. Rather, on the equator, there is a very large amount of space so you want to make the margin some small positive value so you can take advantage of all this area.
Dans un espace de grande dimension, il y a beaucoup de régions près de l’équateur de la sphère. Après la normalisation, tous nos points sont maintenant normalisés sur la sphère. Ce que nous voulons, c’est que les échantillons qui nous ressemblent sémantiquement soient proches. Les échantillons qui sont dissemblables doivent être orthogonaux. Nous ne voulons pas qu’ils soient opposés entre eux car il n’y a qu’un seul point au pôle opposé. Au contraire, sur l’équateur, il y a une très grande quantité d’espace, donc nous voulons que la marge ait une petite valeur positive afin de pouvoir profiter de toute cette zone.