论文阅读:A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition
来源:互联网 发布:openstack的网络配置 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 16:09
这篇文章为了最小化类内差距,在softmax loss上添加一项center loss,即每个样本和它对应的类别的特征向量的中心的距离。
概述
在通常的物体检测、场景分类和动作识别中,测试样本的类别事先是知道的,这种问题叫闭集问题(close-set problem)。预测出来的label对算法性能有决定性的影响,直接应用softmax loss就可以处理这类问题。这种情况下,深度神经网络中最后的全连接层就是一个线性分类器。而学习到的深层特征倾向于是可分的。
但是对人脸识别来说,特征不仅要求可分,同时还应该是判别性的。人脸识别中,测试集中的人可能在训练集中是没有出现过的,所以特征需要有判别性和泛化能力。这种判别性特征要求它类内的分布紧凑,类间相互分隔。
softmax loss的缺点是它只会使得类间特征分离,并不会使属于同一类的特征积聚。这样的特征对于人脸识别来说不够有效。
Center loss
每个类学习一个特征中心。训练的时候,同时更新这个中心并最小化特征与类中心的距离。CNN用softmax loss和center loss联合训练,然后用一个超参数来平衡这两个监督信号。其中:
- softmax loss最大化类间差异
- center loss最小化类内差异
Center loss函数:
其中,
总的loss函数就是softmax loss和Center loss加权:
在每个mini batch的过程中,更新对应类的特征中心,有些类别的特征中心是没有更新的.
一些错误的样本可能会引起扰动,所以用
在MNIST上的测试
contrastive loss
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triplet loss
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