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...
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。