人臉識別「SphereFace: Deep Hypersphere Embedding for Face Recognition」

在開放集中進行人臉識別，理想的特徵最大的類內差距應小於最小的類間差距。作者提出了angular softmax（A-Softmax）損失函數學習angularly discriminative features。在球面流形中增加判別約束，符合人臉分佈在流形上的假設。此外，角度的邊距使用參數m進行量化。改方法只改了損失函數，使用經典的CNN結構上訓練人臉識別模型，在Megaface上獲得排名第一。

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