人脸识别 - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 
ECCV 2016 翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24837264

code: https://github.com/ydwen/caffe-face

本文针对人脸识别问题，针对 loss function提出了加入 center loss，使得学习到地 深度特征更加 discriminative 。

以前CNN网络主要使用 softmax loss，学习到的深度特征更侧重于 separable。但是对于人脸识别问题，由于测试样本很可能不包含在学习样本中，所有我们更加需要discriminative的特征。

3.1 softmax loss 函数定义如下 

下图所示为 softmax loss 学习到的二维特征分布图 

3.2 The center loss 
直观定义如下： 

上面定义的实现有些困难，做了些便于算法实现的修改，如下所示： 

总体损失函数如下： 

新的损失函数学习到的特征分布图 

算法流程图如下所示： 

数据库上的测试结果对比：