CenterLoss：定义：定义了每个类的中心，目标是使同一类的数据向类中心靠近，对距离类中心远的数据进行惩罚。作用：有助于提高特征的判别性，使得同一类别的样本在特征空间中更加紧凑。ASoftmax Loss：基础：在Softmax Loss的基础上进行改进。目的：放大类间的距离，使类内距离更聚拢，从而增强模型的分类...
下面介绍 Softmax Loss: L=−∑j=1Tyi logpj 上式中的 pj 表示Softmax 层输出的第 j 的概率值。 y 表示一个 [ 1 x T ] 的向量,里面的 T 列中只有一个为1,其余为0(真实标签的那个为1,其余不是正确的为0)。这个公式有一个更简单的形式是: L=−logpj 其中的 j 是指当前样本...
Modified Softmax Loss与A-Softmax Loss的不同之处在于两个不同类的决策平面是同一个,不像A-Softmax Loss,有两个分隔的决策平面且决策平面分隔的大小还是与m的大小成正相关,如下图所示。 2. A-Softmax Loss的性质 性质1:A-Softmax Loss定义了一个大角度间隔的学习方法,m越大这个间隔的角度也就越大,相应...
(A-Softmax) 论文:SphereFace:DeepHypersphereEmbeddingforFaceRecognition定义: 其中, , and 当m=1时,A-softmax...AngularMarginLossforDeepFaceRecognition定义: 首先,原名为ArcFace,因与虹软的人脸识别SDK重名,故改名为InsightFace。 在 SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition ...
A-Softmax 的总结及与L-Softmax 的对⽐——SphereFace 【引⾔】SphereFace 在MegaFace 数据集上识别率在2017年排名第⼀，⽤的A-Softmax Loss 有着清晰的⼏何定义，能在⽐较⼩的数据集上达到不错的效果。这个是他们总结成果的论⽂：。我对论⽂做⼀个⼩的总结。回顾⼀下⼆分类下的Softmax...
L-Softmax 是在原始 Softmax Loss 中引入边缘的早期尝试。它通过增加类间的距离和减小类内距离来提高可分性和紧凑性，从而改进视觉分类和验证任务的性能。值得注意的是，Softmax Loss 包含了分类器或全连接层，通常表示为 f，它是权重 W 和输入 x 的线性组合。通过使用 f，Softmax 损失可以表示为：...
首先，Softmax Loss实际上结合了Softmax激活和交叉熵损失，用于生成类别概率分布。Softmax激活用于计算概率，而交叉熵则衡量预测与真实标签的差异。L-Softmax是最早将边距引入Softmax的方法之一，通过增大类间距离和减小类内距离，提升了分类任务的性能。其在二元分类中，通过调整参数m来增大决策边界，使得...
1、Large Marge Softmax Loss ICML2016提出的Large Marge Softmax Loss(L-softmax)通过在传统的softmax loss公式中添加参数m,加大了学习的难度,逼迫模型不断学习更具区分性的特征,从而使得类间距离更大,类内距离更小。核心内容可以看下图: 什么意思呢?上面一行表示training set,下面一行表示testing set。每一行的...
SphereFace在MegaFace数据集上识别率在2017年排名第一,用的A-Softmax Loss有着清晰的几何定义,能在比较小的数据集上达到不错的效果。A-Softmax Loss定义了一个大角度间隔的学习方法,m越大这个间隔的角度也就越大,相应区域流形的大小就越小,这就导致了训练的任务也越困难。
1. A-Softmax的推导 在二分类情况下,由softmax loss得到的后验概率为: 其中x是学习到的特征向量,Wi和bi分别是对应于i类的最后一个全连接层的权重和偏差。如果P1>P2,预测标签输出为1;如果P1<P2,预测标签输出为2。显然,决定分界的条件是P1=P2,决策边界是(W1−W2)x+b1−b2=0。将WiTx+bi改写成|...