luochi9051的博客

有一些相关，简单看看Class-Variant Margin Normalized Softmax Loss for Deep Face RecognitionTNNLS 的short paper要解决的问题softmax有两个问题类别不平衡有饱和区域主要思路Lcum=−1N∑i=iNlog⁡es⋅(cos⁡θyi−h(θyi))es⋅(cos⁡θyi−h(θyi))+∑j≠yies⋅(cos⁡θyi+g(θj))L_{cum} = - \frac{1}{N}\sum_{i=i}^

今天看论文吧~~Orthogonal Projection LossIntuitionMethod总结论文在这里挂在arxiv上了ICCV21代码在这里Intuition只看摘要，我觉得这个论文应该很有用。同样是减小类内距离，增大类间距离。从特征的正交性角度考虑。one-hot是正交的，基于此，特征应该有正交性限制。simply maximizing the margins can cause negative correlation between classes and ther