1.4 Softmax损失的局限性 二、动机 三、提出的大间隔Softmax损失函数(L-Softmax) 3.1 直觉及基本思想 3.2 L-Softmax损失函数的数学定义 3.3 几何解释 3.4 L-Softmax损失的优势 四、优化技巧 4.1 前向传播的计算 4.2 反向传播的梯度计算 4.3 训练策略 五、实验结果 5.1 实验设置 5.2 可视化分类结果 5.3 分类...
Large Margin Softmax (L-Softmax) Angular Softmax (A-Softmax) 附加边距 Softmax (AM-Softmax) 概括 注:本文翻译自《Additive Margin Softmax Loss (AM-Softmax)》一文。 在分类中,将创建一个决策边界来分隔类。但是,当输出位于决策边界附近时,这可能会成为问题。AM-Softmax 旨在通过向决策边界添加边距来...
L-softmax通过将预设常数乘以样本与真实类别的角度，将softmax损失推广到large-margin softmax(L-Softmax)损失，以此增强特征间的角度可分离性。L-Softmax明确地鼓励类内紧凑性和类间可分性，可调节所需的margin，避免过度拟合。L-Softmax损失是灵活的学习目标，具有可调节的类间角度边界约束。通过定义更...
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，使得分类更严格。A-Softmax则在SphereFace论文中提出，它在L-Softmax的基础上，将分类器权重归一化，使得模型在开放式人脸识别数据集上表现更优。决策...
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,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:SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition。我对论文...
$\quad$作者用Caffe实现了A-Softmax,可以参考这个wy1iu/SphereFace,来解读其中的一些细节。在实际的编程中,不需要直接实现式$(1.4)$中的$L_{ang}$,可以在SoftmaxOut层前面加一层$MarginInnerProduct$,这个文件sphereface_model.prototxt的最后如下面引用所示,可以看到作者是加多了一层。具体的C++代码在margin_inner...
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:SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition。我对论文做一个小的总结。
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：...
作为一个直观的softmax loss泛化,L-softmax loss不止是继承了所有softmax loss的优点,同时让特征体现不同类别之间大角度边际特性。 1 Softmax Loss以cos方式呈现 当前广泛使用的数据loss函数包含欧式loss,hinge(平方) loss,信息增益loss,contrastive loss, triplet loss, softmax loss等等。为了增强类内紧凑性和类间...
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-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A-Softmax 的总结及与L-Softmax 的对⽐——SphereFace 1. A-Softmax 的推导 ...