Center Loss

Center Loss 前言 在深度學習裏，深度學習網絡通常被看作是特徵提取器（從第1層網絡層到最後一層隱藏層），提取出來的特徵x隨後經過線性變換（ W T x W^T x WTx）得到類別分數，通過softmax層計算損失。通常，我們沒有對提取出來的特徵x提出太大的約束，只要它能被最後一層分類器正確分類就可以了。特徵x與其類別要有什麼關係，需要特徵x具有什麼約束，這些都沒有被明確地要求或規定。S

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