AM-Softmax Loss
《Additive Margin Softmax for Face Verification》 2018，Feng Wang et al. 引言： 本文提出一個概念上簡單且幾何上可解釋的目標函數：additive margin Softmax (AM-Softmax)，用於深度人臉驗證，使得人臉特徵具有更大的類間距和更小的類內距。同時，本文強調和討論了特徵歸一化的重要性。實驗表明AM-Softma
相關文章
- 1. 人臉識別：AMSoftmax Loss
- 2. AMSoftmax
- 3. 人臉識別：arcFace Loss詳解
- 4. 人臉識別 -- AMSoftmax : Additive Margin Softmax for Face Verification
- 5. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
- 6. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
- 7. Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
- 8. perceptual loss 和adversial loss
- 9. LapSRN的Loss: Carbonnier Loss
- 10. 一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 外部其他進程嵌入到qt FindWindow獲得窗口句柄 報錯無法鏈接的外部符號 [email protected] 無法被([email protected]@[email protected]@@引用
- 2. UVa 11524 - InCircle
- 3. The Monocycle（bfs）
- 4. VEC-C滑窗
- 5. 堆排序的應用-TOPK問題
- 6. 實例演示ElasticSearch索引查詢term,match,match_phase,query_string之間的區別
- 7. 數學基礎知識 集合
- 8. amazeUI 復擇框問題解決
- 9. 揹包問題理解
- 10. 算數平均-幾何平均不等式的證明,從麥克勞林到柯西
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 人臉識別：AMSoftmax Loss
- 2. AMSoftmax
- 3. 人臉識別：arcFace Loss詳解
- 4. 人臉識別 -- AMSoftmax : Additive Margin Softmax for Face Verification
- 5. Triplet Loss, Ranking Loss, Margin Loss
- 6. 一文理解Ranking Loss/Contrastive Loss/Margin Loss/Triplet Loss/Hinge Loss
- 7. Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
- 8. perceptual loss 和adversial loss
- 9. LapSRN的Loss: Carbonnier Loss
- 10. 一文理解Ranking Loss/Margin Loss/Triplet Loss