此外,基于softmax loss的分类器不能够分类极端困难的样本。 由于网络会通过增大简单样本特征的L2范数并忽视难例来最小化Softmax loss,因此,网络会通过图像的特征描述子的L2范数来反应人脸的质量。作者通过实验发现,在测试过程中,当两幅输入图像的特征描述子的L2范数都很小时,性能很差,L2范数很大时则性能良好。 为了...
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...
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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....
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。