目录

Wang H, Wang Y, Zhou Z, et al. CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition[C]. computer vision and pattern recognition, 2018: 5265-5274.

@article{wang2018cosface:,

title={CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition},

author={Wang, Hao and Wang, Yitong and Zhou, Zheng and Ji, Xing and Gong, Dihong and Zhou, Jingchao and Li, Zhifeng and Liu, Wei},

pages={5265--5274},

year={2018}}

本文从angular margin角度提出了对交叉熵损失的一个改进.

主要内容

一般的softmax交叉熵损失为

\[L_s = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^N -\log \frac{e^{f_{y_i}}}{\sum_{j=1}^C e^{f_{y_j}}},
\]

其中

\[f_j = W^T_jx=\|W_j\| \|x\| \cos \theta_j,
\]

固定\(\|W_j\|=1, \|x\|=s\), 则

\[L_{ns} = \frac{1}{N} \sum_i -\log \frac{e^{s\cos(\theta_{y_i},i)}}{\sum_j e^{s \cos(\theta_{y_j}, i)}}
\]

只与角度angular margin有关, 所以实际上, 一个类别属于\(i\)就是当

\[\cos \theta_i > \cos \theta_j, \forall j\not = i,
\]

为了给其增加一些难度, 我们可以

\[\cos \theta_i - m > \cos \theta_j, \forall j\not = i,
\]

即我们在\(\cos \theta_i > \cos \theta_j\)的基础上, 进一步要求其angular margin进一步提高, 这就是large angular margin的思想.

于是本文的损失为:

cosface: large margin cosine loss for deep face recognition的更多相关文章

  1. 基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现(中)

    小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miao ...

  2. Large Margin Softmax Loss for Speaker Verification

    [INTERSPEECH 2019接收] 链接:https://arxiv.org/pdf/1904.03479.pdf 这篇文章在会议的speaker session中.本文主要讨论了说话人验证中的 ...

  3. 基于Caffe的Large Margin Softmax Loss的实现(上)

    小喵的唠叨话:在写完上一次的博客之后,已经过去了2个月的时间,小喵在此期间,做了大量的实验工作,最终在使用的DeepID2的方法之后,取得了很不错的结果.这次呢,主要讲述一个比较新的论文中的方法,L- ...

  4. A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

    url: https://kpzhang93.github.io/papers/eccv2016.pdf year: ECCV2016 abstract 对于人脸识别任务来说, 网络学习到的特征具有判 ...

  5. [论文阅读] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition (Center Loss)

    原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每 ...

  6. Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

    URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数,利用Softmax Loss和Center ...

  7. Large Margin DAGs for Multiclass Classification

    Abstract We present a new learning architecture: the Decision Directed Acyclic Graph (DDAG), which i ...

  8. 《Ranked List Loss for Deep Metric Learning》CVPR 2019

    Motivation: 深度度量学习的目标是学习一个嵌入空间来从数据点中捕捉语义信息.现有的成对或者三元组方法随着模型迭代过程会出现大量的平凡组导致收敛缓慢.针对这个问题,一些基于排序结构的损失取得了 ...

  9. 吴恩达机器学习笔记43-SVM大边界分类背后的数学(Mathematics Behind Large Margin Classification of SVM)

    假设我有两个向量,

随机推荐

  1. day17 常用模块的应用

    day17 常用模块的应用 老师博客园地址:https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label11 一.time与datet ...

  2. Hive(十二)【调优】

    目录 1.Fetch抓取 2.本地模式 3.表的优化 3.1大小表join 3.2大表Join大表 3.3map join 3.4group By 3.5 count(distinct) 3.6笛卡尔 ...

  3. Output of C++ Program | Set 15

    Predict the output of following C++ programs. Question 1 1 #include <iostream> 2 using namespa ...

  4. [学习总结]4、Android的ViewGroup中事件的传递机制(一)

    本文主要针对dispatchTouchEvent,onInterceptTouchEvent,onTouchEvent三个方法,通过简单的例子来简单的介绍下. 根据字面意思的理解,dispatchTo ...

  5. Linux基础命令---uptime

    uptime uptime指令用来显示系统运行多长时间.有多少用户登录.系统负载情况. 此命令的适用范围:RedHat.RHEL.Ubuntu.CentOS.Fedora.SUSE.openSUSE. ...

  6. RHEL 6.5安装系统

    转自如下链接: http://www.jb51.net/os/128752.html

  7. 一个统计 CPU 内存 硬盘 使用率的shell脚本

    一个统计 CPU 内存 硬盘 使用率的shell脚本,供大家学习参考 #!/bin/bash #This script is use for describle CPU Hard Memery Uti ...

  8. Spring Boot中注解@ConfigurationProperties

    在Spring Boot中注解@ConfigurationProperties有三种使用场景,而通常情况下我们使用的最多的只是其中的一种场景.本篇文章带大家了解一下三种场景的使用情况. 场景一 使用@ ...

  9. podman wsl2在windows重启后出错

    1. error joining network namespace for container 如果没有先停止容器就重启windows,极大概率就会出现这个问题 解决方法 先停止停止的容器再启动已退 ...

  10. iOS 实现简单的界面切换

    以下是在iOS中最简单的界面切换示例.使用了多个Controller,并演示Controller之间在切换界面时的代码处理. 实现的应用界面: 首先,创建一个window-based applicat ...