英文解读:https://syncedreview.com/2017/06/21/l2-constrained-softmax-loss-for-discriminative-face-verification/ 引言 CNN 近来取得了很大的成功,人脸识别也受益匪浅。人脸识别的一个基准包括一个序列网络和一个 softmax 标准。在这篇论文中,研究者分析了 softmax 损失的一些劣势,然后提出了一种基于约束条件的 ...
缺点:1.Softmax loss偏向于样本分布,即Softmax loss对于高质量人脸图像适应性很好,但会忽视训练批量中极为罕见的难例; 2.Softmax loss并不会优化识别的要求,即保持正样本对距离相近,负样本对间彼此远离。 解决方案: L2约束Softmax loss: 为了解决上述Softmax loss存在的缺陷,本文基于实验观察提出了L2约束下的Soft...
L2-constrained softmax loss for discrimi- native face verification. arXiv preprint arXiv:1703.09507, 2017.R. Ranjan, C. D. Castillo, and R. Chellappa, "L2-constrained softmax loss for discriminative face verification," arXiv:1703.09507, 2017....
在该超球面上，最小化Softmax loss相当于最大化余弦相似度，即增大正样本对的相似度减小负样本对的相似度。其次，由于所有的脸部特征有着相同的L2范数，因此Softmax loss可以更好的建模极端困难的人脸样本。 L2约束Softmax loss的公式如图3所示，主要是在常规Softmax...
问题的转换(1): center loss, l2-constrained softmax loss, a noise adaption layer,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文来自《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》,时间线为2017年6月。 近些年,人脸验证的性能因引入了深度卷积网络而提升很大。一个典型的人脸识别流程就是: 训练一个基于softmax loss的深度卷积网络; 提取倒数第二层作为每个样本图片的特征表征; ...
L2_Softmax Loss ,L2-constrainedSoftmaxLoss引言:人脸验证在LFW数据集上做的很好,但是在实际场景:存在大量视角、分辨率、图像质量变化和遮挡时,验证效果并没有那么理想。主要是两个原因造成的: 1.数据质量不均衡:目前常用的人脸识别公开训练集图像大都是高清、正脸人脸图像,很少包含无限制条件下的难以识别的人脸图像...
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L2_Softmax Loss 《L2-constrained Softmax Loss for Discriminative Face Verification》 2017,Rajeev Ranjan,L2-constrained Softmax Loss 引言: 人脸验证在LFW数据集上做的很好,但是在实际场景:存在大量视角、分辨率、图像质量变化和遮挡时,验证效果并没有那么理想。主要是两个原因造成的: 1.数据质量不均衡:目......
The VGG16 model (96.09% training accuracy) is selected and optimized, using Early Stopping (ES) to prevent overfitting and L2 regularization techniques (L2) to add weight penalties, which constrained model complexity and enhanced simplicity and generalization, ultimately developing the ES-L2-VGG16 (...