人脸识别中常用的损失函数CenterLoss、ASoftmax、AMSoftmax、ArcFace介绍如下：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...
我们用的是Softmax Loss,对于输入xi,Softmax LossLi定义以下: Li=−log(exp(WTyixi+byi)∑jexp(WTjxi+bj))=−log(exp(∥WTyi∥⋅∥xi∥cos(θyi,i)+byi)∑jexp(∥WTj∥⋅∥xi∥cos(θj,i)+bj))(1.2) 式(1.2)中的j∈[1,K],其中K类别的总数。上面我们限制了一些条件:∥Wi∥=1,bi=...
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...
(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 ...
论文中还给出了这三种不同Loss的几何意义,可以看到的是普通的softmax(Euclidean Margin Loss)是在欧氏空间中分开的,它映射到欧氏空间中是不同的区域的空间,决策面是一个在欧氏空间中的平面,可以分隔不同的类别。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-Softma...
目录 1. A-Softmax的推导 2. A-Softmax Loss的性质 3. A-Softmax的几何意义 4. 源码解读 A-Softmax的效果 与L-Softmax的区别 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
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：...
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...
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...
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。